Что такое F1-Score

F1-Score — это метрика, объединяющая precision и recall в одну оценку. Она представляет собой гармоническое среднее этих двух показателей, что особенно полезно при несбалансированных классах.

Формула:
F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

Пример с sklearn:

from sklearn.metrics import f1_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]
print(f1_score(y_true, y_pred))  # Output: 0.666...

Нюансы:

• Чувствителен к дисбалансу классов (лучше accuracy в таких случаях).
• Макро-, микро- и взвешенные варианты для мультиклассовой классификации.
• Не учитывает истинно отрицательные случаи (TN), как accuracy.