प्रेसिजन और रिकॉल विपरीत दिशाओं में काम करते हैं। क्लासिफायर को इतना सख्त करने से गलत पॉजिटिव परिणाम कम होते हैं, लेकिन सही पॉजिटिव परिणाम छूटने की संभावना बढ़ जाती है। इसे इतना ढीला करने से इसका उल्टा होता है। F1 स्कोर प्रेसिजन और रिकॉल के हार्मोनिक माध्य (हार्मोनिक मीन) को मिलाकर एक ही संख्या बनाता है।

हार्मोनिक माध्य असंतुलन को दंडित करता है। यदि परिशुद्धता या रिकॉल में से कोई भी कम हो, तो F1 का मान तेजी से गिर जाता है। 90 प्रतिशत परिशुद्धता और 10 प्रतिशत रिकॉल वाले मॉडल का स्कोर लगभग 18 होता है, न कि 50। यह व्यवहार F1 को तब उपयोगी बनाता है जब दोनों त्रुटियां मायने रखती हैं।

जब F1 मदद करता है

• असंतुलित वर्ग
• ऐसे कार्य जिनमें गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक दोनों की लागत होती है
• एकल मीट्रिक पर मॉडलों की तुलना करना
• सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों पर रिपोर्टिंग

F1 हमेशा सही विकल्प नहीं होता। जब एक प्रकार की त्रुटि कहीं अधिक गंभीर हो, तो भारित वेरिएंट या कस्टम लागत फ़ंक्शन बेहतर विकल्प साबित होते हैं। F1 में परिशुद्धता और रिकॉल को समान महत्व दिया जाता है, जो कि मॉडलिंग का निर्णय है, कोई नियम नहीं।