F1-Score

释义 Definition

F1-Score（F1 分数）：用于评估二分类或多分类模型的一项指标，等于精确率（Precision）与召回率（Recall）的调和平均数，常用于类别不均衡时衡量模型综合表现。
公式：**F1 = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)**（当两者同等重要时最常用；另有 Fβ 用于调整权重）。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌɛf ˈwʌn skɔːr/

例句 Examples

The model has an F1-score of 0.82 on the test set.
该模型在测试集上的 F1 分数为 0.82。

Because the classes are imbalanced, we report precision, recall, and the F1-score instead of accuracy.
由于类别分布不均衡，我们报告精确率、召回率和 F1 分数，而不是仅用准确率。

词源 Etymology

F1-score源自信息检索与统计分类评估中的 F-score / F-measure（F 值/ F 度量）。其中下标 1 表示对精确率与召回率同等加权（即 β=1）。该指标最早广泛用于检索系统与机器学习模型的性能比较。

相关词 Related Words

• Precision
• Recall
• F-Score
• F-Measure
• Accuracy
• Confusion Matrix
• ROC Curve
• AUC
• Harmonic Mean
• Macro-Averaging
• Micro-Averaging

文学与著作中的用例 Literary & Notable Works

• Introduction to Information Retrieval（Manning, Raghavan & Schütze）——在检索评估章节讨论 Precision/Recall 与 F-measure（含 F1 的常见形式）。
• Speech and Language Processing（Jurafsky & Martin）——在信息抽取、序列标注与分类评估中常使用 F1 作为主要指标。
• Foundations of Statistical Natural Language Processing（Manning & Schütze）——在 NLP 任务评测中涉及 F-measure/F1 的使用背景。