Показатель F1 важен при оценке моделей компьютерного зрения, потому что он обеспечивает сбалансированную оценку эффективности модели с учётом как ложноположительных, так и ложноотрицательных результатов. 3

Это особенно важно при работе с несбалансированными наборами данных или в приложениях, где одной точности или отзыва недостаточно. 3

Высокий балл F1 указывает на то, что модель эффективно обнаруживает объекты, минимизируя количество пропущенных и ложных срабатываний. 3 Это делает её подходящей для таких важных приложений, как системы безопасности и медицинская визуализация. 3

Кроме того, с помощью показателя F1 можно сравнивать и выбирать модели, которые находят правильный баланс между точностью и отзывом в зависимости от конкретных требований приложения. 1 Например, в системе обнаружения мошенничества точность может быть важнее, так как ложные положительные результаты могут быть дорогостоящими. 1 А в системе классификации спам-писем по электронной почте важнее отзыв, так как пропущенные положительные примеры могут иметь серьёзные последствия. 1