【机器学习】F1分数(F1_Score)详解及tensorflow、numpy实现

F1-Score相关概念 F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数能够看做是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。假若有100个样本，其中1个正样本，99个负样本，若是模型的预测只输出0，那么正确率是99%，这时候用正确率来衡量模型的好坏显然是不对的。

>>阅读原文<<