一、F1 Score计算公式
F1 Score是用于分类问题中衡量模型精度的指标，它综合了查准率（precision）和查全率（recall）两个指标的表现。F1 Score计算公式如下：
F1 Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
F1 Score的范围是[0,1]，值越接近于1，说明模型的精度越高。
例如，分类问题中共有100个样本，模型正确预测了80个正样本和10个负样本，还有10个正样本预测成了负样本。那么，模型的查准率为80%（80 / (80 + 10)），查全率为89%（80 / (80 + 10)）。则F1 Score为84%（2 * (80% * 89%) / (80% + 89%)）。
二、F1的计算公式
F1在机器学习中常用于二分类问题中模型的评估。F1的计算公式是：
F1 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)
其中，TP（True Positive）代表真正例，FP（False Positive）代表假正例，FN（False Negative）代表假反例。
例如，对于一个邮件分类模型来说，TP表示真正被分类器分类为垃圾邮件的垃圾邮件数量，FP则表示真正为非垃圾邮件，但被错误分类为垃圾邮件的非垃圾邮件数量，FN则表示真正为垃圾邮件，但被错误分类为非垃圾邮件的垃圾邮件数量。F1越高，说明分类器准确性越好。
三、差异因子F1计算公式
F1计算公式中的差异因子可以用于解决二分类问题中样本不平衡的情况。F1计算公式中的差异因子是一个非负的权重系数，它可以对不同类别的误差进行加权。计算公式如下：
F1 = 2 * (w * TP) / (2 * w * TP + FP + FN)
其中w表示差异因子，当数据集中正样本和负样本数量差异较大时，可以设置w为一个大于1的值，以增加正样本的权重。相反，如果负样本数量多于正样本，可以设置w为0～1的值，以增加负样本的权重。
四、F1值计算公式
F1值的计算公式是根据ROC曲线绘制出来的。首先要根据不同的阈值，计算出对应横纵坐标。然后再依次连线，形成ROC曲线，计算曲线下的面积（AUC），根据AUC的大小进行分类器的评估。F1值计算公式如下：
F1 = max(F1_score(1), ..., F1_score(n))
其中n为ROC曲线上的阈值数量，F1_score(i)表示以第i个阈值作为临界点时的F1 Score值。
五、异常检测F1计算公式
异常检测F1计算公式主要用于多维离群点的识别。该计算公式是用于衡量模型预测的准确度，F1值越高，则模型的准确度越高。异常检测F1计算公式如下：
F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
其中precision表示精确度，recall表示召回率。异常检测F1计算公式和普通二分类问题中的F1 Score计算公式是相同的。
