如何显示进动、召回和F1分数？

显示进动、召回和F1分数是评估机器学习模型性能的常用指标。这些指标用于衡量模型在分类任务中的准确性和完整性。

1. 进动（Precision）：进动是指模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。进动可以用以下公式表示： 进动 = 真正例 / (真正例 + 假正例)
2. 召回（Recall）：召回是指实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。召回可以用以下公式表示： 召回 = 真正例 / (真正例 + 假反例)
3. F1分数：F1分数是进动和召回的调和平均值，用于综合评估模型的性能。F1分数可以用以下公式表示： F1分数 = 2 * (进动 * 召回) / (进动 + 召回)

进动、召回和F1分数的应用场景包括但不限于以下情况：

• 二分类问题：用于评估模型在正例和负例之间的分类准确性和完整性。
• 不平衡数据集：当数据集中正例和负例的比例严重失衡时，进动、召回和F1分数可以更全面地评估模型的性能。
• 医学诊断：用于评估模型在疾病诊断中的准确性和漏诊率。
• 垃圾邮件过滤：用于评估模型在过滤垃圾邮件中的准确性和误判率。

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