Использование F-меры вместо точности и полноты по отдельности важно, потому что она позволяет оценить качество алгоритма классификации более сбалансированно. 13

F-мера представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой, что даёт возможность учесть и ошибки первого, и второго рода. 13 Это особенно полезно в случаях, когда классы в данных несбалансированы или когда ошибки первого и второго рода имеют схожую важность. 1