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Fi得分-Sklearn

是一个机器学习库中的一个评估指标，用于衡量分类模型的性能。Fi得分是基于精确率（Precision）和召回率（Recall）的综合指标，可以用来评估模型在不同类别上的表现。

Fi得分的计算公式为：Fi得分 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

其中，精确率表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率表示模型正确预测为正例的样本占所有真正为正例的样本的比例。

Fi得分的取值范围为0到1，值越大表示模型性能越好。当精确率和召回率都很高时，Fi得分也会较高。

在实际应用中，Fi得分可以帮助我们评估模型在不同类别上的表现，并选择合适的阈值来平衡精确率和召回率。例如，在医学领域中，我们可能更关注召回率，以确保尽可能多的病例被正确诊断出来；而在金融领域中，我们可能更关注精确率，以避免错误的风险判断。

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