評測標準
解題思路
背景：乙個有點c++基礎對nlp還沒有概念的大二學生
理解賽題背景與賽題資料
賽題資料為新聞文字，並按照字元級別進行匿名處理。
匿名處理的資料我還是第一次接觸這個概念，網上搜尋了下這個概念，懂了一點點意思（慢慢了解）
計算公式本來一點都看不懂的，但是看了大佬的理解nlp訓練1-賽題理解與評價標準有了一點點的認識
precision，就是要精準，不願意做錯；recall的意思是 想到、記得 ，就是要記得所有的細節，就算是錯了也沒關係，只要覆蓋了更多的正確的細節，那「記憶率」就越高，這就是召回率——reall。目前腦子裡還沒有什麼解題的思路，看github 的四種解題思路都還沒有那個概念。所以目前的計畫就是往下看，把pandas的環境先配置好。f1-socre從數學上，它被定義為精確率和召回率的調和平均數。從公式中我們可以看到，f1的大小，同時受 precision和 recall的影響，即 短板效應 ，所以 f1 score比直接平均的結果考慮更平衡，更能說明乙個模型的好壞。
以後慢慢填坑
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