A classificação F1, também conhecida como pontuação F1, é uma métrica comumente usada em problemas de classificação binária para avaliar a precisão do modelo. Ela combina a precisão e a recall, duas métricas importantes, em uma única pontuação que varia de 0 a 1. Quanto maior a pontuação F1, melhor é o desempenho do modelo. A precisão mede a proporção de verdadeiros positivos (TP) em relação ao total de previsões positivas (TP + FP). Já a recall mede a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total real de positivos (TP + FN). Em outras palavras, a precisão se concentra na proporção de previsões corretas entre as previsões positivas, enquanto a recall se concentra na proporção de previsões corretas entre os casos positivos. É importante lembrar que a pontuação F1 é mais adequada para problemas de classificação binária em que as classes são balanceadas. Caso contrário, é melhor usar outras métricas, como a pontuação Fbeta. Em resumo, a classificação F1 é uma métrica importante para avaliar o desempenho de um modelo de classificação binária. Ela fornece uma visão geral da precisão e da recall do modelo, facilitando a identificação de áreas que precisam ser melhoradas. Ao usá-la em conjunto com outras métricas, como a precisão e a recall, é possível obter uma visão completa do desempenho do modelo.donde ver f1
