什么是F1_score

F1_score是一种用于评估分类模型性能的指标，它综合考虑了准确率（precision）和召回率（recall）两个指标。

准确率是指分类器正确预测为正类别的样本数量与所有预测为正类别的样本数量之比。准确率衡量了分类器在所有预测为正类别的样本中的正确率。

召回率是指分类器正确预测为正类别的样本数量与真实的正类别样本数量之比。召回率衡量了分类器在所有真实正类别样本中的覆盖率。

F1_score是准确率和召回率的调和平均值，它通过平衡准确率和召回率来综合评估分类模型的性能。F1_score的计算公式如下：

F1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

F1_score的取值范围是0到1，值越接近1表示模型性能越好，同时考虑了准确率和召回率的平衡。当准确率和召回率都很高时，F1_score也会相应较高；而当准确率和召回率出现差异较大时，F1_score会相对较低。

总而言之，F1_score是衡量分类模型性能的一种综合指标，它将准确率和召回率结合起来，用于评估模型在样本分类任务中的整体表现。

相关问题

for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_loss, test_acc, pred, target = test(model, device, test_loader) Recall = recall_score(target, pred, average='macro') Precision = precision_score(target, pred, average='macro') F1_score = f1_score(target, pred, average='macro') kappa_score=cohen_kappa_score(target, pred) test_Loss_list.append(test_loss) test_Accuracy_list.append(test_acc) Recall_list.append(Recall) Precision_list.append(Precision) F1_score_list.append(F1_score) kappa_list.append(kappa_score) Loss.append(test_Loss_list) Accuracy.append(test_Accuracy_list) Recall_test.append(Recall_list) Precision_test.append(Precision_list) F1_score_test.append(F1_score_list) kappa_test.append(kappa_list)

这段代码是一个训练模型的循环，它的目的是在每个epoch中执行训练和测试，并记录相关的指标值。在每个epoch中，模型会通过`train`函数进行训练，然后通过`test`函数计算测试集上的损失、准确率、召回率、精确率、F1分数和Kappa分数。这些指标值会被保存到相应的列表中。最后，这些列表会被保存到`Loss`、`Accuracy`、`Recall_test`、`Precision_test`、`F1_score_test`和`kappa_test`中。

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accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

这些都是常见的用于评估分类模型性能的指标。其中，accuracy_score 表示分类器正确预测样本的比例；precision_score 表示被分类器预测为正例的样本中真正是正例的比例；recall_score 表示真正是正例的样本中被分类器预测为正例的比例；f1_score 是 precision_score 和 recall_score 的调和平均数；roc_auc_score 是根据分类器的正例预测值排序后，计算ROC曲线下面积的指标。