W ocenie wydajności modelu podstawowego, co reprezentuje wynik F1?

Wynik F1 (F1-score) jest miarą oceny wydajności modelu klasyfikacji, która łączy precyzję (precision) i kompletność (recall) w jedną wartość. Jest to średnia harmoniczna precyzji i kompletności, co oznacza, że bierze pod uwagę zarówno fałszywie pozytywne, jak i fałszywie negatywne wyniki. Wysoki wynik F1 wskazuje, że model ma zarówno wysoką precyzję (minimalizuje fałszywe alarmy), jak i wysoką kompletność (znajduje większość pozytywnych przypadków). Pozostałe opcje, takie jak szybkość generowania odpowiedzi, koszt finansowy czy efektywność energetyczna, są ważnymi metrykami w kontekście operacyjnym, ale nie są bezpośrednio reprezentowane przez wynik F1, który skupia się na dokładności predykcji.