スレットスコア
情報検索や機械学習の分野で用いられるF値という指標は、適合率 (Precision = TP/(TP+FP)) と、再現率 (Recall = TP/(TP+FN)) という2つの指標の調和平均として定義されており、式変形すると以下のようにスレットスコアとよく似ていることが分かる。形式上の違いは分母の FP+FN を2で割るかどうかである。ちなみに天気予報の分野では、適合率は False Alarm Ratio (FAR)、再現率は Probability Of Detection (POD) と呼ばれることがある。
F = 2 1 T P T P + F P + 1 T P T P + F N = T P T P + F P + F N 2 {\displaystyle F={\frac {2}{{\frac {1}{\,\,{\frac {TP}{TP+FP}}\,\,}}+{\frac {1}{\,\,{\frac {TP}{TP+FN}}\,\,}}}}={\frac {TP}{TP+{\frac {FP+FN}{2}}}}}
スレットスコアは、常に 0~1 の値をとる。空振り(FP)と見逃し(FN)を同時に0にできればスレットスコアが1になり、最高の性能であることが示される。しかしこれは通常かなり困難であり、FP と FN はトレードオフの関係にあることが多い。予報・推定手法に調整可能なパラメータが含まれている場合は、これを調整して FP=FN をねらう、又は FN を小さくして見逃しを減らすなど、目的に応じた手法の最適化を行う。これは TP+FP と TP+FN の比であるバイアススコア、又は適合率と再現率の重み付き調和平均である一般化されたF値を用いると分かりやすい。
天気予報の分野においては、他にも多くの指標が用いられている。