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为了全面评价算法性能，研究者在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概念。F1值通过以下公式定义：

F1值 = (正确率 * 召回率 * 2) / (正确率 + 召回率)

这一指标结合了算法在Precision和Recall上的表现，能够更直观地反映模型的整体性能。通过F1值，可以更准确地衡量算法在实际应用中的效果。

F1值的计算公式兼具了正确率和召回率的特点，能够平衡两者之间的关系。正确率反映了算法对正类样本的识别能力，而召回率则表示了算法对正类样本的完整收集能力。F1值的加权平均使得两个指标得到了更均衡的评价。

在实际应用中，F1值被广泛用于自然语言处理、计算机视觉等领域，以评估模型的性能。此外，F1值也可以扩展为多类别评估，通过调整公式参数来适应不同任务需求。