precision, recall, F1代表什么

Precision、Recall和F1都是机器学习中用来衡量分类模型（如二分类或多分类模型）性能的指标：

- Precision（精确率）：表示模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例，即预测为正例的样本中有多少是真正的正例。$$ Precision = \frac{TP}{TP+FP} $$ 其中，TP（True Positive）表示真正的正例数量，FP（False Positive）表示错误地预测为正例的负例数量。

- Recall（召回率）：表示模型在所有正例样本中，预测为正例的样本所占的比例，即真正为正例的样本有多少被预测为正例了。$$ Recall = \frac{TP}{TP+FN} $$ 其中，TP表示真正的正例数量，FN（False Negative）表示错误地预测为负例的正例数量。

- F1 Score：综合考虑Precision和Recall的指标，是Precision和Recall的调和平均数。$$ F1 = \frac{2 * Precision * Recall}{Precision+Recall} $$ F1 Score的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型性能越好。