Skor F1 adalah metrik kinerja yang digunakan dalam tugas pembelajaran yang diawasi, seperti klasifikasi biner atau kelas jamak. Skor F1 menggabungkan presisi dan perolehan menjadi satu metrik. Ini dihitung dengan mengambil rata-rata harmonik presisi dan perolehan untuk kumpulan data tertentu.
Ketepatan sistem didefinisikan sebagai rasio positif sebenarnya terhadap jumlah total kejadian yang diprediksi positif (TP + FP). Di sisi lain, penarikan kembali sistem didefinisikan sebagai rasio positif sebenarnya terhadap jumlah total kejadian yang benar-benar positif (TP + FN). Oleh karena itu, skor F1 adalah rata-rata harmonik antara presisi dan perolehan.
Skor F1 sangat penting ketika kumpulan data tidak seimbang, artinya terdapat jumlah kejadian positif atau negatif yang tidak proporsional. Dalam kasus ini, presisi dan perolehan kembali tidak cukup untuk menentukan kinerja pengklasifikasi. Skor F1 kemudian digunakan untuk memberikan keseimbangan rata-rata keseluruhan di antara keduanya.
Selain itu, skor F1 umumnya digunakan dalam model pembelajaran mesin modern, serta alat diagnostik medis. Dalam contoh ini, ini diterapkan untuk menentukan apakah model mampu mengklasifikasikan contoh yang benar atau tidak.
Kesimpulannya, skor F1 adalah metrik kinerja yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja tugas pembelajaran yang diawasi, seperti klasifikasi. Ini adalah kombinasi presisi dan perolehan dan biasanya digunakan dalam kasus di mana kumpulan data tidak seimbang.
