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本次实验的评价指标为[mean F1-Score](https://en.wikipedia.org/wiki/F-score)。F1-Score是分类、聚类等机器学习算法的常用指标，是精确率（precision）\( \text{p} \)和召回率（recall）\( \text{r} \)的调和平均值。只有当精确率和召回率的值都高时，F1-Score值才高。


我们课上主要以二分类介绍了F1-Score的计算方法，多分类情况下F1-Score的计算可参考（https://blog.csdn.net/qq_35164554/article/details/103681859）。

## 提交文件格式
同学们应提交.csv文件，包含两列，第一列title为`ID`，是从1开始的连续数据，代表样本的标号；第二列为分类结果，title为`quality`，与训练集标签列格式一致。

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ID,quality
1,3
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