F1分数（F1 Score）是一种广泛应用于机器学习分类模型性能评估的核心指标，特别是在二分类问题中。它是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，旨在提供一个平衡的评分以综合反映模型的准确性。精确率衡量模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率则衡量实际为正例的样本中被正确识别的比例；F1分数的取值范围在0到1之间，值越高表示模型在最小化假阳性和假阴性方面表现越优。
在AI产品开发的实际落地中，F1分数扮演着关键角色，因为它帮助产品经理在诸如医疗诊断、欺诈检测或垃圾邮件过滤等场景中权衡模型性能。例如，医疗AI产品可能优先高召回率以避免遗漏病例，但需平衡高精确率以减少误诊；通过优化F1分数，开发者能选择最佳模型参数，确保产品在真实环境中可靠部署并提升用户体验。
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