python计算f1

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在Python中，F1分数是用于评估分类模型性能的一个指标，它结合了精确度和召回率。F1分数的计算公式为：

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\[ F1 = 2 \times \frac{精确度 \times 召回率}{精确度 + 召回率} \]

其中，精确度（Precision）是正确预测的正面结果的数量除以所有预测为正面的数量，召回率（Recall）是正确预测的正面结果的数量除以实际正面的数量。

以下是一个简单的Python函数，用于计算F1分数：

```python

def f1_score(true_positives, false_positives, false_negatives):

precision = true_positives / (true_positives + false_positives) if (true_positives + false_positives) > 0 else 0

recall = true_positives / (true_positives + false_negatives) if (true_positives + false_negatives) > 0 else 0

f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0

return f1

# 示例

true_positives = 10

false_positives = 5

false_negatives = 3

f1 = f1_score(true_positives, false_positives, false_negatives)

print(f"The F1 score is: {f1}")

```

在这个例子中，你提供了真实正面（true_positives）、假阳性（false_positives）和假阴性（false_negatives）的数量，然后函数会计算并返回F1分数。如果精确度或召回率的分母为零（即没有预测为正面的样本或实际正面的样本），则函数会返回0，表示分母为零的情况。

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