一家金融公司部署了一個機器學習模型來預測客戶流失，並且擁有一週的生產資料。他們想要衡量模型預測客戶流失與實際結果的準確程度。他們應該使用哪種指標？

F1 分數是分類模型常用的評估指標，特別適用於類別不平衡的場景，例如客戶流失預測。它結合了模型的精確度（Precision）和召回率（Recall），提供了一個綜合性的衡量標準，能有效評估模型預測客戶流失的準確性。均方根誤差 (RMSE) 用於迴歸問題，衡量預測值與實際值之間的偏差，不適用於分類問題。投資報酬率 (ROI) 是業務指標，衡量投資效益，而非模型性能。雙語替換評估 (BLEU) 分數用於評估機器翻譯的品質，與此情境無關。