说准确度是衡量模型执行的准确度，F1是模型执行的好坏

这不代表什么，显然太模糊了。

为了理解这种关系，首先要检查的是准确性和 F1 分数的定义。维基百科有一个很好的页面，它解释了不同的分类评估措施是如何相关的。

对结果的观察：

• 准确性和 F1 分数几乎在所有地方都相同。这表明您的数据可能非常平衡，即正面与负面实例的数量差异不是很大。为什么？因为如果数据不平衡，那么模型会过度预测多数类，这会导致 F1 分数远低于准确度：假设多数类是负类，召回率会有点低，但准确率仍然很高，因为大多数实例（多数类）都可以正确预测。
• 因此，分析准确性和 F1 分数之间的关系并没有获得任何洞察力，因为它们实际上是相同的。微小的差异可能是由于精度和召回率之间的几何平均值。F1-score 在数据不平衡的情况下提供更多信息，但这里不是这种情况。
• F1 分数仅在训练数据上计算。在验证数据上计算它会更有用。
• 尤其是在高学习率的情况下，会发生一些严重的过度拟合，但在学习率低的情况下，训练和验证准确性之间的差异增加的事实也令人担忧。也许模型太复杂或者数据中没有足够的实例。理想情况下，这两个精度值应该收敛。