F1 スコア（F1 Score）は、適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均であり、正例の識別におけるモデルの精度とカバレッジを総合的に評価するために使用されます。計算式は 2×(P×R)/(P+R) です。クラス不均衡なデータに対して単純な正答率よりも頑健であり、分類、情報抽出、検出などのタスクで最も頻繁に使用される総合指標の一つです。一般的にはパーセンテージまたは 0～1 のスコアで報告され、値が高いほど良いとされます。