测精度不足（F 度量 < 70%）

Measurement accuracy is insufficient：
表示测量或检测的精度不够，无法满足预期的要求。
F-measure < 70%：
F-measure（F1分数）：是分类任务中常用的性能指标，综合考虑了精确率（Precision）和召回率（Recall）。
精确率（Precision）：指预测为正的样本中实际为正的比例。
召回率（Recall）：指实际为正的样本中预测为正的比例。
F-measure：通过精确率和召回率的调和平均数计算得出，公式为：
F-measure=2×
Precision+Recall
Precision×Recall
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< 70%：表示F-measure的值低于70%，说明模型的性能不够理想，需要进一步优化。
应用场景
这句话通常用于描述分类模型或检测系统的性能问题。例如，在目标检测、图像分类、文本分类等任务中，如果F-measure低于70%，可能意味着模型的精确率或召回率较低，无法准确地识别或分类目标。
改进建议
如果遇到F-measure低于70%的情况，可以尝试以下方法来提高模型的性能：
数据增强：增加训练数据的多样性和数量，帮助模型更好地学习特征。
模型优化：调整模型的结构或参数，如增加网络深度、调整学习率等。
特征工程：提取更有意义的特征，提高模型的区分能力。
超参数调整：通过网格搜索或随机搜索等方法，优化模型的超参数。
模型集成：使用多个模型进行集成，提高整体性能。