F1分数是一种衡量模型准确性的方法，同时考虑了精确率和召回率。精确率告诉你模型做出的阳性预测中有多少实际上是正确的。召回率告诉你模型能够识别的实际阳性案例中有多少。F1分数平衡这两个指标，给出一个单一分数来表示模型的整体性能。它是精确率和召回率的调和平均值：F1-Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
F1-Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
用自己的话写下这一站的结论。