F1指标是机器学习中衡量分类模型性能的重要标准，结合了精确率和召回率。本文通过Python代码解释了精确率、召回率的定义，并提供了计算F1指标的函数。通过示例展示了如何利用混淆矩阵计算这些指标，帮助理解并应用F1指标进行模型评估。
F1指标：平衡精确率和召回率的度量
在机器学习和信息检索领域，评估分类器或信息检索系统的性能是非常重要的。F1指标是一种常用的评估指标，它综合考虑了精确率（precision）和召回率（recall），用于衡量分类模型的综合性能。
为了更好地理解F1指标的定义和使用，我们将使用Python编写一些示例代码来说明它的计算方法。
首先，我们需要定义精确率和召回率：
精确率是指在所有被分类器预测为正例的样本中，实际为正例的样本所占的比例。
召回率是指在所有实际为正例的样本中，被分类器正确预测为正例的样本所占的比例。
下面是一个简单的Python函数，用于计算精确率和召回率：
def compute_precision_recall(true_positives, false_positives, false_negatives)
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