F1スコア（F1 Score／F値）は、適合率と再現率の調和平均で、二値分類のバランス指標です。本記事は計算練習ではなく、試験で問われるなぜ調和平均か・正解率との違い・いつ使うかに焦点を当てます。
試験で問われる見方
○：F値は適合率と再現率の調和平均（TF-377、G-064）。
×：F値＝正解率、F値＝RMSE などのすり替えに注意（G-376、G-274）。
定義のイメージ
F1 ＝ 2 × 適合率 × 再現率 ÷ (適合率 ＋ 再現率)
どちらか一方だけが高くても、もう一方が極端に低いと F1 は押し下げられます。
調和平均である理由
算術平均だと、適合率90%・再現率10%でも平均50%に見えてしまいます。調和平均は小さい方に引きずられるため、両方そろった性能を評価しやすいです。
不均衡データ
正例が1%しかないデータで「すべて陰性」と予測すると、正解率は99%でも再現率は0%です。G-064のように、正解率だけでは誤解するため、F1やAUCを併用します。
よくある質問
F0.5やF2とは？
適合率と再現率の重みを変えた一般化（Fβ）。F1は等重みです。試験ではF1が中心です。
多クラス分類のF1は？
マクロ平均・マイクロ平均など集約方法があります。G検定では二値分類のF1が主です。