F1 分数是二分类任务中广泛使用的一种性能指标。它是精确率和召回率的调和平均数，精确率衡量模型正确识别正例的准确性，召回率衡量模型识别所有正例的完整性。F1 分数的取值范围是 0 到 1，1 代表最佳性能。
F1 分数在评估二分类模型的有效性方面起着至关重要的作用。通过衡量精确率和召回率之间的平衡，它能更全面地评估模型的性能。当精确率和召回率同等重要，且需要用单一指标来衡量模型的整体性能时，F1 分数就经常被使用。
计算 F1 分数时，首先要计算精确率和召回率。精确率是真正例（TP）与真正例和假正例（FP）之和的比值；而召回率是真正例与真正例和假反例（FN）之和的比值。F1 分数则是精确率和召回率的调和平均数，其值在 0 到 1 之间。
F1 分数在众多机器学习领域有着广泛应用，比如情感分析、欺诈检测和医学诊断。它常与准确率、精确率和召回率等其他性能指标一起，用于全面评估分类模型的性能。