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pandas数据帧逐行比较中的F1分数

在pandas数据帧逐行比较中，F1分数是一种常用的评估指标，用于衡量二分类模型的精确度和召回率的综合表现。F1分数是精确度和召回率的调和平均值，可以帮助我们评估模型在处理不平衡数据集时的性能。

具体计算F1分数的公式如下： F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

其中，precision（精确度）表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，计算公式为： precision = TP / (TP + FP)

recall（召回率）表示模型正确预测为正例的样本占所有正例样本的比例，计算公式为： recall = TP / (TP + FN)

在上述公式中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive），FN表示假反例（False Negative）。

F1分数的取值范围为0到1，值越接近1表示模型的性能越好。

在pandas中，可以使用sklearn库中的metrics模块来计算F1分数。具体步骤如下：

  1. 导入所需的库和模块：
代码语言：txt
复制
from sklearn.metrics import f1_score
  1. 定义真实标签和预测标签：
代码语言：txt
复制
y_true = df['真实标签列名']
y_pred = df['预测标签列名']
  1. 计算F1分数：
代码语言：txt
复制
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

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