申論題

F1分數（F1-score）是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調和平均數，它是一個綜合考慮了精確率和召回率的指標，用於衡量二分類模型的準確性。F1分數的範圍從0到1，1代表完美的精確率和召回率，0則代表最差的精確率和召回率。

F1分數的計算公式為

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這個公式通過將精確率和召回率的乘積乘以2，然後除以它們的和，來計算調和平均數。

F1分數對於那些精確率和召回率同等重要的情況特別有用。當你想要一個單一的性能衡量指標時，F1分數是一個很好的選擇，因為它不會像算術平均那樣對高值或低值有偏重，而是將兩者的平衡作

為重點。如果模型的精確率和召回率之間存在很大的不平衡，F1分數將會比精確率和召回率的算術平均數低，這強調了模型在這兩個方面表現均衡的重要性。

F1分數尤其適用於那些假陽性和假陰性的成本相當的情況。例如，在欺詐檢測或疾病診斷中，錯過一個重要的正例（假陰性）和錯誤地將一個例子標為正例（假陽性）都會帶來嚴重後果。在這些情況下，F1分數幫助確保模型不會因過分偏向於精確率或召回率而忽略另一方面。