F-beta Score

定义 Definition

F-beta score（Fβ 分数）是用于评估二分类或多分类（常在每类上计算再汇总）的指标，综合考虑精确率（precision）与召回率（recall），并用参数 β 调整对召回率的偏重程度：

• β > 1：更重视召回率（减少漏检）
• β < 1：更重视精确率（减少误报）
• β = 1：即常见的 F1 score，两者同等重要
  常见公式（概念性表达）：Fβ 是 precision 与 recall 的加权调和平均。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈɛf ˈbeɪtə skɔːr/

例句 Examples

We use the F-beta score to evaluate our spam filter.
我们用 F-beta 分数来评估垃圾邮件过滤器。

When false negatives are costly, we set β=2 and optimize the F-beta score to prioritize recall over precision.
当漏检代价很高时，我们设定 β=2，并优化 F-beta 分数，使召回率相对精确率更重要。

词源 Etymology

F源自信息检索与分类评估中的 F-measure（F 值）传统；beta（β）是希腊字母，用来表示“权重参数”，在统计与工程语境中常用于控制某个因素的重要性。Fβ 的命名直观表达了“带 β 权重的 F 值”。

相关词 Related Words

• F1 Score
• Precision
• Recall
• Confusion Matrix
• Harmonic Mean
• ROC Curve
• AUC
• Classification Metric

文学/著作中的用例 Literary Works

• Information Retrieval（C. J. van Rijsbergen）：提出并系统讨论了以参数化方式平衡 precision 与 recall 的 F-measure / Fβ 思路。
• Introduction to Information Retrieval（Manning, Raghavan, Schütze）：在信息检索评估章节中讲解 precision、recall 以及 F 系列指标（含可加权的形式）。
• Speech and Language Processing（Jurafsky & Martin）：在分类与评测相关章节中使用并解释 F 指标（常包含对 Fβ / F1 的讨论）。