F1-Score
Harmonisches Mittel aus Precision und Recall – ein ausgewogenes Maß für Klassifikationsmodelle.
F1 = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall). Nützlich bei unausgewogenen Klassen, wo eine Accuracy von 99 Prozent nichts bedeutet, wenn 99 Prozent der Daten ohnehin zur negativen Klasse gehören. Variante: F-Beta, bei dem Precision und Recall unterschiedlich stark gewichtet werden.