Bij het trainen van modellen op onevenwichtige datasets, waarbij sommige klassen veel meer voorbeelden hebben dan andere, welke metriek meet dan het beste hoe goed het model het correct detecteren en labelen van klassen in evenwicht houdt?

De F1-score is de beste metriek voor onevenwichtige datasets omdat het een harmonisch gemiddelde is van precisie (precision) en recall. Dit betekent dat het zowel valse positieven als valse negatieven in overweging neemt, wat cruciaal is wanneer de kosten van deze fouten verschillen tussen klassen. Accuracy (nauwkeurigheid) kan misleidend zijn bij onevenwichtige datasets, omdat een model een hoge nauwkeurigheid kan bereiken door simpelweg de meerderheidsklasse te voorspellen. Recall (volledigheid) meet het percentage van alle relevante instanties dat correct is geïdentificeerd, maar negeert valse positieven. Precision (precisie) meet het percentage van de geïdentificeerde relevante instanties dat daadwerkelijk relevant is, maar negeert valse negatieven. De F1-score biedt een evenwichtige evaluatie van de prestaties van het model op alle klassen.