实验数据存在分布不均衡的情况传统Accuracy很评估算法在该类数据集上的实验效果。F1分数是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标它同时兼顾了分类模型的精确率P和召回率R其中R定义为在高排放样本中被检测出的比例P定义为模型预测为高排放的样本中正常排放被正确判为高排放的比例。F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种调和平均可以更加真实的反应模型在少数类高排放源上的识别效果。润色上段话

实验数据可能存在分布不均衡的情况，这意味着不同类别的样本数量差异较大。在这种情况下，仅使用传统的准确率(Accuracy)来评估算法的性能可能不够准确。

为了更全面地评估二分类模型的性能，可以使用F1分数。F1分数是一个综合考虑了模型的精确率和召回率的指标。精确率(P)定义为模型预测为高排放的样本中真正高排放样本的比例，而召回率(R)定义为在真正高排放样本中被模型正确检测出来的比例。

F1分数可以看作是精确率和召回率的调和平均数。它能更准确地反映模型在少数类（即高排放源）上的识别效果。通过使用F1分数来评估模型性能，可以更好地衡量模型在不均衡数据集上的表现。