Точность и полнота действуют в противоположных направлениях. Усильте классификатор, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний, и вы пропустите больше истинных срабатываний. Усильте его, и произойдет обратное. Показатель F1 объединяет оба параметра в одно число — гармоническое среднее точности и полноты.

Гармоническое среднее наказывает за дисбаланс. Если точность или полнота низки, F1 резко падает. Модель с точностью 90 процентов и полнотой 10 процентов получает около 18 баллов, а не 50. Такое поведение делает F1 полезным, когда важны обе ошибки.

Когда F1 помогает

• Несбалансированные классы
• Задачи, в которых как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты имеют свою цену.
• Сравнение моделей по одному показателю
• Составление отчетов по системам поиска информации

F1-критерий не всегда является правильным выбором. Когда один тип ошибки значительно хуже, лучше использовать взвешенные варианты или пользовательскую функцию стоимости. F1-критерий предполагает, что точность и полнота имеют одинаковый вес, что является решением, основанным на моделировании, а не на законе.