f1 score 代码_逻辑回归案例&Python代码

好的，下面是一个逻辑回归的案例和 Python 代码，包括了 F1 Score 的计算：

首先，我们需要导入相关的库，这里我们使用 sklearn 库中的逻辑回归模型和 F1 Score 计算函数：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import f1_score

然后，我们可以加载数据集并对其进行预处理，这里我们使用一个虚拟的二分类数据集作为例子：

import numpy as np

# 虚拟的二分类数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [5, 7], [6, 8], [7, 9], [8, 10], [9, 11]])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

接着，我们可以通过拟合逻辑回归模型来预测数据集，并使用 F1 Score 来评估模型的性能：

# 拟合逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 预测数据集
y_pred = clf.predict(X)

# 计算 F1 Score
f1 = f1_score(y, y_pred)

print("F1 Score: {:.2f}".format(f1))

最后，我们可以输出 F1 Score 的值，这里我们输出到小数点后两位：

F1 Score: 0.83

这就是一个简单的逻辑回归案例和 F1 Score 的 Python 代码。