建模f1

F1分数是衡量二分类模型性能的重要指标，其取值范围为 0到1，值越接近1表示模型预测效果越好。以下是关键要点：

定义与计算

F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，计算公式为：

[

F1 = 2 times frac{P times R}{P + R}

]

其中，

- 精确率（P）：预测为正例中实际为正例的比例，计算公式为 （frac{TP}{TP + FP}）；

- 召回率（R）：实际为正例中被正确预测为正例的比例，计算公式为 （frac{TP}{TP + FN}） 。

取值范围与意义

- 取值范围：

0到1，值越接近1表示模型在精确率和召回率上的综合表现越好；

- 适用场景：尤其适用于类别不平衡的数据集，能更全面地反映模型性能。

应用场景与优化

- 在处理 不平衡数据集时，F1分数比准确率更有效，因为它同时关注被遗漏的正例（召回率）和误判的正例（精确率）；

- 可通过调整分类阈值或使用 宏平均/ 微平均等策略优化F1分数，但需结合具体业务需求选择。

总结：

F1分数通过平衡精确率与召回率，为分类模型提供了一个综合性能评估指标，尤其适合处理数据分布不均的问题。