Le score F1 est la moyenne harmonique de la précision (Precision) et du rappel (Recall), utilisée pour évaluer globalement la justesse et la couverture du modèle lors de l'identification de la classe positive. La formule est 2×(P×R)/(P+R). Plus robuste que la simple exactitude pour les données déséquilibrées, c'est l'une des métriques globales les plus couramment utilisées pour les tâches de classification, d'extraction et de détection. Il est généralement exprimé en pourcentage ou sur une échelle de 0 à 1, une valeur plus élevée étant meilleure.