f1_score precision ecall ap auc

在机器学习和模式识别中，f1_score, precision, recall, average precision（AP），以及区域下的面积（AUC）是常用于评估二分类模型的性能指标。

f1_score是综合评估模型精确率和召回率的指标，它的计算公式为：f1_score=2*(precision*recall)/(precision+recall)。f1_score可以用来评估模型在不同阈值下的表现，它的取值范围是0到1，数值越高表示模型表现越好。

precision（精确率）是指模型预测为正例中真正为正例的比例，计算公式为：precision=TP/(TP+FP)。precision的值越高，表示模型的误报率较低，即模型判断为正例的样本中真正为正例的概率越大。

recall（召回率）是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，计算公式为：recall=TP/(TP+FN)。recall的值越高，表示模型的漏报率较低，即模型能够更好地捕捉到真正为正例的样本。

average precision（AP）是用于评估模型在不同阈值下的精度-召回率曲线（Precision-Recall Curve）下的面积大小。AP的取值范围是0到1，数值越高表示模型分类的准确度越高。

AUC（Area Under Curve）是用于评估模型在不同阈值下的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）之间的关系。AUC的取值范围是0到1，数值越接近1表示模型的分类准确度越高。

综上所述，f1_score, precision, recall, AP和AUC是常用于评估二分类模型性能的指标，可以用来衡量模型的分类准确度、误报率和漏报率。