F1分数python代码实现

F1分数是衡量分类模型性能的一种指标，可以用以下代码实现：

from sklearn.metrics import f1_score

# y_true是真实标签，y_pred是模型预测的标签
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro') # 或者average='micro'
print('F1 score: {}'.format(f1))

其中`average`参数可以选择`'macro'`或`'micro'`，分别表示宏平均和微平均。在多分类问题中，宏平均计算每个类别的F1分数的平均值，而微平均则将所有类别的真实标签和预测标签合并起来计算F1分数。