類別不平衡會導(dǎo)致圖像缺陷檢測中的F1-score受到影響，因為F1-score是精確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，而類別不平衡會直接影響精確率和召回率的計算。

1. 類別不平衡對精確率和召回率的影響：

在類別不平衡的情況下，如果模型將所有樣本都預(yù)測為多數(shù)類（即樣本數(shù)量較多的類別），那么召回率（Recall）對于少數(shù)類（即樣本數(shù)量較少的類別）來說將會非常低，因為模型幾乎沒有正確識別出任何少數(shù)類樣本。

精確率（Precision）也可能受到影響，因為即使模型偶爾正確識別了少數(shù)類樣本，但由于多數(shù)類樣本數(shù)量龐大，這些正確識別的少數(shù)類樣本在總識別為正類的樣本中所占比例可能仍然很低。

2. F1-score的計算：

F1-score是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，因此當(dāng)精確率和召回率中的任何一個受到類別不平衡的影響時，F(xiàn)1-score也會相應(yīng)受到影響。

在類別不平衡的情況下，F(xiàn)1-score可能會偏低，因為模型難以在保持高精確率的同時實現(xiàn)高召回率。

3. 應(yīng)對措施：

為了應(yīng)對類別不平衡對F1-score的影響，可以采取一些措施，如過采樣少數(shù)類樣本、欠采樣多數(shù)類樣本、使用權(quán)重調(diào)整等方法來平衡類別分布。

這些措施有助于模型更好地學(xué)習(xí)少數(shù)類樣本的特征，從而提高對少數(shù)類的識別能力，進(jìn)而提升F1-score。

類別不平衡會影響圖像缺陷檢測中的F1-score，但通過采取適當(dāng)?shù)膽?yīng)對措施，可以減輕這種影響并提升模型的性能。