F値（Fスコア）
意味・解説
機械学習のモデル評価において、適合率（Precision）と再現率（Recall）がトレードオフの関係にある際、それらを統合して一つの数値で評価するために用いられる。両方が高い場合にFスコアも高くなるため、総合的な性能判断に適している。
くわしく
「AIの『正確さ』と『見逃しの少なさ』を合体させた、総合的な実力テストの点数」です。
1.必要性:
どんなに正確でも見逃しが多すぎたり、逆に見逃しがなくても間違い（空振り）が多すぎたりするAIは使いにくいものです。Fスコアはこの2つの「いいとこ取り」の度合いを測ります。
2.特性:
どちらか一方が極端に低いと、Fスコアも大きく下がります。これにより、バランスの悪い「極端なAI」を見抜くことができます。
例文
不均衡なデータセットを用いた分類モデルの評価において、正解率ではなくFスコアを主要指標に採用した。
同義語: F値, F1スコア, Fスコア, 調和平均
分類: 機械学習の評価指標