F1分数在Python里怎么算？多分类和二分类有啥不同写法？

### 计算F1分数的Python代码实现为了计算F1分数，可以利用`sklearn.metrics`库中的功能来简化这一过程。下面展示了如何定义函数并使用该库来进行F1分数的计算。 #### 使用 `sklearn.metrics.f1_score` 可以直接调用`f1_score`函数，传入真实标签和预测标签即可得到F1分数[^4]： ```python from sklearn.metrics import f1_score def calculate_f1(y_true, y_pred): """ Calculate the F1 score given true and predicted labels. Parameters: y_true (array-like): True binary labels or label indicators. y_pred (array-like): Predicted binary labels or label indicators. Returns: float: The calculated F1 score. """ return f1_score(y_true, y_pred) # Example usage of calculating F1 score y_true = [0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [0, 1, 0, 0, 1] print(f"F1 Score: {calculate_f1(y_true, y_pred)}") ``` 对于多分类情况下的F1分数计算，则可以通过设置参数`average='weighted'`或`average='macro'`等方式处理不同类别之间的不平衡问题[^3]。另外，在Keras框架下训练模型时也可以自定义回调函数(callback)，以便于在每个epoch结束之后自动计算验证集上的F1分数，并将其保存下来用于后续分析[^2]。

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