Можете ли вы подробнее объяснить, что такое precision и recall и как они связаны с F1-score?

Precision показывает долю верных среди положительных предсказаний, recall — долю найденных среди реальных положительных объектов. F1 объединяет их гармоническим средним: 2PR/(P + R).

Например, если модель отметила 10 объектов, 8 верны, а реальных позитивов всего 20, precision = 0,8 и recall = 0,4; F1 примерно 0,533. Выбор порога меняет баланс. Если цена FP и FN различается, одного F1 может быть недостаточно; заранее задайте бизнес-критерий и правила для нулевых знаменателей.