F1 점수(F1 Score)는 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 모델이 양성을 식별할 때의 정확성과 커버리지를 종합적으로 평가하는 데 사용됩니다. 공식은 2×(P×R)/(P+R)입니다. 클래스 불균형 데이터에서 단순 정확도보다 더 견고하며, 분류, 추출, 감지 등 작업에서 가장 일반적으로 사용되는 종합 지표 중 하나입니다. 일반적으로 백분율 또는 0~1 점수로 보고되며, 값이 높을수록 좋습니다.