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Enter the world of Formula 1 Your goto source for the latest F1 news, video highlights, GP results, live timing, indepth analysis and expert commentary TP ——将正类预测为正类数；FP——将负类预测为正类；TN——将负类预测为负类数；FN——将正类预测为负类数； （精确率） （召回率） F1 是精确率和召回率的调和平均。 ;F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。 它同时兼顾了分类模型的精确率和 召回率 。 F1分数可以看作是模型精确率和 召回率 的一种调和平均，它的最大值是1，最小

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F1曲线- f1分数 但通常，如果想要找到二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标：f1分数。f1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。f1分数的公式为 = 2查The F1 score can be interpreted as a harmonic mean of the precision and recall, where an F1 score reaches its best value at 1 and worst score at 0 The relative contribution of precision and recall

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F1值 F1score ROC曲线下面积 ROCAUC （area under curve） PR曲线下面积 PRAUC 首先，accuracy是最常见也是最基本的evaluation metric。但在binary classification 且正反例不平衡的 PR曲线及F1 scorePecision 和 RecallPR曲线PR曲线的绘制PR曲线的性能比较F1 scoreF1 的一般形式macroF1microF1 Pecision 和 Recall 首先，我们把数据和对应的标签称为一个example 使用F1得分曲线，可以直观地看到精度和召回率之间的平衡，并可以使用下图确定一个设计点 自定义yolo v5目标检测模型的F1分数曲线 从F1曲线来看，优化精度和召回率的置信度值

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