F1-score是什么指标

F1-score是评估分类模型性能的指标之一，它是模型的精确率（Precision）和召回率（Recall）的加权平均值，用于综合考虑分类器的精确度和完整度。

精确率指的是分类器预测为正样本的样本中，实际上是正样本的比例，即真正例（TP）/（真正例（TP）+假正例（FP））；

召回率指的是实际为正样本的样本中，被分类器正确预测为正样本的比例，即真正例（TP）/（真正例（TP）+假负例（FN））。

F1-score是精确率和召回率的调和平均数，其计算公式为：2*精确率*召回率 /（精确率+召回率）。F1-score越高，说明模型的分类性能越好。