Waarom wordt de F1-score beschouwd als het harmonisch gemiddelde van precisie en recall, en niet als het rekenkundige gemiddelde?

F1-score is het harmonisch gemiddelde van precisie en recall, omdat het beter de balans tussen deze metrics weergeeft, vooral wanneer ze sterk verschillen. Het rekenkundig gemiddelde kan de beoordeling naar een hogere waarde verschuiven, zonder rekening te houden met het feit dat een lage waarde van een van de metrics kritisch is.

Het harmonisch gemiddelde geeft meer gewicht aan de kleinere van de twee waarden, dus de F1-score zal laag zijn als of precisie of recall laag is. Dit is belangrijk bij classificatietaken, waar een compromis tussen nauwkeurigheid en volledigheid nodig is.

Formule voor F1-score:

F1 = 2 \times \frac{precision \times recall}{precision + recall}

Op deze manier moedigt de F1-score aan om beide metrics te verbeteren, niet alleen één.