F1 分数是评估机器学习模型性能的重要指标，尤其是在分类任务中。F1 分数兼顾了精确度和召回率，在结果分布不均或假阳性和假阴性代价高昂的情况下特别有用。
F1 分数是精确度和召回率这两个关键指标的调和平均值。精确度代表的是在模型做出的所有正面预测中，真正正面预测的数量，而召回率（或灵敏度）则是在所有实际正面案例中，真正正面预测的数量。通过关注这两个方面，F1 分数提供了一个同时考虑假阳性和假阴性的单一指标，因此在许多情况下，它比准确率更受青睐。您可以在精确度和召回率页面了解有关这些概念的更多信息。
在放射学中的人工智能医疗保健等领域，漏诊与误诊一样有害，因此 F1 分数变得不可或缺。高 F1 分数表明精确度和召回率达到了合理的平衡，这对异常检测或垃圾邮件过滤等应用至关重要。
虽然接收者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）是可视化模型在不同阈值设置下的能力的强大指标，但它们并不能直接衡量模型的预测与实际相关案例的吻合程度。当精确度和召回率同等重要时，F1 分数能提供更平衡的视角。
F1 分数通常应用于医疗诊断，以确保模型能正确识别尽可能多的相关患者病症，同时将误报风险降至最低。例如，癌症检测系统可能会使用 F1 分数来优化其灵敏度和特异性的平衡，这在人工智能在临床研究中的作用中可见一斑。
在用于制造的视觉人工智能中，F1-Score 可帮助平衡精度和召回率，从而准确检测缺陷，而不会忽略重大问题或过度识别非缺陷产品。这一应用在确保产品质量的同时减少浪费方面至关重要。
通过 Ultralytics YOLOv8这样的模型，通常使用 F1 分数来衡量物体检测算法的有效性。这一综合指标可帮助开发人员评估网络架构的各种调整对模型真假检测性能的影响。
F1 分数是评估分类模型的综合指标，其中精确度和召回率都至关重要。它在从医疗保健到制造业的各个领域都非常重要，这突出表明了它在创建可做出有影响力决策的强大人工智能系统中的作用。无论是诊断疾病还是监控生产线质量，F1-Score 都有助于确保可靠的模型预测。有关人工智能应用的更多见解，请访问Ultralytics' 博客，了解人工智能的趋势和创新。
