什么是F1-score
F1-score 是一种用于衡量分类模型性能的指标，它综合了精确度（Precision）和召回率（Recall）两个指标。F1-score 的值在 0 和 1 之间，值越接近 1，表示模型的性能越好。在文本分类任务中，F1-score 可以帮助我们了解模型在精确度和召回率方面的平衡情况。
数学定义
F1分数（F1-Score），又称为平衡F分数（BalancedScore），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。
更一般的，我们定义Fβ分数为：
物理意义
人们通常使用精准率和召回率这两个指标，来评价二分类模型的分析效果。
但是当这两个指标发生冲突时，我们很难在模型之间进行比较。比如，我们有如下两个模型A、B，A模型的召回率高于B模型，但是B模型的精准率高于A模型，A和B这两个模型的综合性能，哪一个更优呢？
| - | 准确率 | 召回率 |
| A | 80% | 90% |
| B | 90% | 80% |
为了解决这个问题，人们提出了Fβ分数。 Fβ的物理意义就是将精准率和召回率这两个分值合并为一个分值，在合并的过程中，召回率的权重是精准率的β 倍 。 F1分数认为召回率和精准率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精准率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精准率的一半。
应用领域
F分数被广泛应用在信息检索领域，用来衡量检索分类和文档分类的性能。早期人们只关注F1分数，但是随着谷歌、百度等大型搜索引擎的兴起，召回率和准确率对性能影响的权重开始变得不同，人们开始更关注其中的一种，所以Fβ分数得到越来越广泛的应用。
F分数也被广泛应用在自然语言处理领域，比如命名实体识别、分词等，用来衡量算法或系统的性能。
