F1スコア計算機｜適合率と再現率の調和平均
F1スコアを計算する無料電卓。TP・FP・FNから、Precision・Recall・F1を瞬時算出。
F1スコアツール
F1スコアとは
F1スコアはPrecision（適合率）とRecall（再現率）の調和平均で、偏った指標を一つにまとめた総合評価。情報検索・自然言語処理・分類タスクで標準的指標。クラス不均衡時にAccuracyより信頼できる。
計算式と考え方
Precision = TP ÷ (TP + FP)
Recall = TP ÷ (TP + FN)
F1 = 2 × Precision × Recall ÷ (Precision + Recall)
F1=1で完璧、0で最悪。算術平均ではなく調和平均なので、片方が低いとF1も低くなる。
計算例
- TP45,FP10,FN5 → P=0.818,R=0.9,F1=0.857
- P=1,R=0 → F1=0（片方ゼロは全体ゼロ）
注意点・落とし穴
- 調和平均のため片方低いと全体低い
- F-beta変種でPrecisionかRecallの重み調整可
- クラス不均衡時に有効
よくある質問（FAQ）
Accuracyとの違いは？
クラス不均衡時にF1優位。Accuracy偽の95%多発。
F0.5・F2は？
βで重み調整。F2はRecall重視、F0.5はPrecision重視。
機械学習評価では？
F1標準。コンペでも一般的。