F1
El F1 es una métrica en aprendizaje automático que combina la precisión y el recall en un solo valor para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. Es especialmente útil cuando se busca un equilibrio entre la precisión y el recall. El F1 se calcula como la media armónica de la precisión y el recall, lo que penaliza fuertemente los modelos que tienen un desequilibrio entre estas dos métricas. Proporciona una medida general de la capacidad del modelo para clasificar correctamente tanto los casos positivos como los negativos.