精确度、召回率、F1指标不包括标签sklearn

精确度（Precision）是指在所有被分类为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例。召回率（Recall）是指在所有真正为正例的样本中，被正确分类为正例的样本所占的比例。F1指标是精确度和召回率的调和平均值，用于综合评价分类模型的性能。

精确度、召回率和F1指标是用来评估分类模型的性能的重要指标。在实际应用中，我们往往需要在精确度和召回率之间进行权衡。如果我们更关注将所有真正为正例的样本都正确分类（较高的召回率），则可能会导致将一些负例错误分类为正例（较低的精确度）。相反，如果我们更关注将所有被分类为正例的样本都正确分类（较高的精确度），则可能会漏掉一些真正为正例的样本（较低的召回率）。F1指标综合考虑了精确度和召回率，可以帮助我们在两者之间找到一个平衡点。

在机器学习和数据挖掘领域，精确度、召回率和F1指标常常用于评估二分类模型的性能。例如，在垃圾邮件过滤中，我们希望尽可能将垃圾邮件正确分类为垃圾邮件（较高的召回率），同时又不希望将正常邮件错误分类为垃圾邮件（较高的精确度）。因此，我们可以使用F1指标来评估垃圾邮件过滤模型的性能，并根据实际需求进行调整。

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