模型过拟合或欠拟合如何影响F1分数？

模型过拟合和欠拟合都会对F1分数产生影响，F1分数是一个综合考虑精确度（Precision）和召回率（Recall）的评价指标，在二分类任务中尤其常见。以下是它们的影响：

1. **过拟合（Overfitting）**：当模型过于复杂，过度适应了训练数据中的噪声和细节时，它会在训练集上表现得非常好，但泛化能力下降。过拟合可能导致在测试集上的F1分数降低，因为模型可能会误判一些类别，尤其是那些在训练集中不常见的。具体表现为精确度可能很高，但由于高召回率（模型过于关注训练样本的特征而忽视了泛化），导致整体F1分数下降。

2. **欠拟合（Underfitting）**：如果模型过于简单，无法捕捉数据中的关键模式，那么在训练集和测试集上的表现都可能不佳。欠拟合时的F1分数通常会较低，因为模型既不能准确地预测正例（低精确度），也不能有效地找出所有的正例（低召回率）。