使用python的代码如何计算f1值

计算 F1 值通常是在二分类或多分类问题中评估模型性能的一种常用指标。在 Python 中，可以使用 sklearn 库来计算 F1 值。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import f1_score

# 创建真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]

# 计算 F1 值
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

print(f"F1 score: {f1}")

在上面的代码中，我们使用 `f1_score` 函数计算了真实标签和预测标签的 F1 值。在这个例子中，真实标签和预测标签都是长度为 10 的列表，其中 0 表示负类，1 表示正类。最后，我们输出了计算得到的 F1 值。