{"text": "### Human: Jelaskan mengapa skor F1 adalah metrik evaluasi yang lebih baik daripada akurasi.. ### Assistant: Sementara akurasi dapat menjadi metrik yang berguna untuk mengevaluasi efektivitas pengklasifikasi, terkadang dapat menyesatkan jika data tidak seimbang. Dalam data yang tidak seimbang, kelas mayoritas mendominasi dataset, dan pengklasifikasi mungkin berkinerja baik dengan hanya mengklasifikasikan semua contoh ke dalam kelas mayoritas, meskipun gagal untuk mengklasifikasikan dengan akurat contoh dari kelas minoritas. Skor F1, di sisi lain, mempertimbangkan presisi dan mengingat, memberikan penilaian yang lebih seimbang dari kinerja pengklasifikasi. Presisi mengukur proporsi contoh positif di antara contoh yang diklasifikasikan sebagai positif. Kekurangan mengingat mengukur proporsi contoh positif sejati yang diklasifikasikan dengan benar. Skor F1 adalah ukuran harmonik rata-rata dari langkah-langkah ini, memberikan keseimbangan. Karena skor F1 memperhitungkan dampak baik dari data palsu dan negatif, maka klasifikasi yang lebih akurat akan lebih cocok untuk mengevaluasi kinerja, sementara skor F1 lebih cocok untuk mengklasifikasikan akurasi yang sama ketika data salah dan negatif."}