F値 (評価指標)
F 1 − 1 = r e c a l l − 1 + p r e c i s i o n − 1 2 , F β − 1 = β 2 × r e c a l l − 1 + 1 × p r e c i s i o n − 1 β 2 + 1 {\displaystyle F_{1}^{-1}={\frac {\mathrm {recall} ^{-1}+\mathrm {precision} ^{-1}}{2}},\quad F_{\beta }^{-1}={\frac {\beta ^{2}\times \mathrm {recall} ^{-1}+1\times \mathrm {precision} ^{-1}}{\beta ^{2}+1}}}
F値は、情報検索の分野で、検索、文書分類、クエリ分類の性能を測定するためよく使われる。初期の研究では主に F1 Score に注目していたが、大規模な検索エンジンの普及に伴い、パフォーマンスの目標が適合度 precision や再現率 recall のいずれかに重点を置くようになったため、 F β {\displaystyle F_{\beta }} が広く使われるようになった。
F値は機械学習でも使用される。しかし、F値は真陰性を考慮しないため、バイナリ分類器の性能を評価するには、マシューズ相関係数、インフォームドネス、コーエンのカッパなどの尺度が好ましいかもしれない。
F値は、固有表現抽出やテキストセグメンテーションの評価など、自然言語処理の文献で広く使用されている。