F1值里面的召回率和准确率有什么不同

召回率（Recall）和准确率（Precision）都是用于评估分类模型性能的指标，它们通常被用于计算F1值。

召回率指的是模型正确识别出的正样本数量占所有正样本数量的比例。也就是说，召回率衡量的是模型识别出的正样本数量相对于所有正样本数量的覆盖率。

准确率指的是模型正确识别出的正样本数量占所有被识别为正样本数量的比例。也就是说，准确率衡量的是模型识别出的正样本数量相对于所有被识别为正样本数量的准确性。

F1值是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的分类能力。F1值越高，说明模型的分类性能越好。因为F1值同时考虑了准确率和召回率，所以在样本不平衡的情况下，F1值通常比准确率和召回率更具有代表性。