F1-мера считается более предпочтительной метрикой в машинном обучении, потому что она обеспечивает баланс между точностью и полнотой. 14

Это важно, так как модель может успешно предсказывать доминирующий класс, но плохо справляться с менее представленным классом. 1 F1-мера учитывает обе стороны, давая им одинаковый вес. 4

Кроме того, она устойчива к несбалансированным набору данных. 4 В таких сценариях, когда у одного класса значительно меньше примеров, чем у другого, использование F1-меры помогает избежать предвзятой оценки. 4

Более высокое значение F1-меры указывает на более надёжную модель, способную хорошо выявлять положительные примеры при минимальном количестве ложноположительных и ложноотрицательных результатов. 1