
Nell'analisi statistica della classificazione binaria, lF score (nota anche come F-score o F-measure, letteralmente "misura F") è una misura dell'accuratezza di un test. La misura tiene in considerazione precisione e recupero del test, dove la precisione è il numero di veri positivi diviso il numero di tutti i risultati positivi, mentre il recupero è il numero di veri positivi diviso il numero di tutti i test che sarebbero dovuti risultare positivi (ovvero veri positivi più falsi negativi). L'F viene calcolato tramite la media armonica di precisione e recupero:
Può assumere valori compresi fra 0 e 1. Assume valore 0 solo se almeno uno dei due vale 0, mentre assume valore 1 sia precisione che recupero valgono 1. L'F score è anche noto come coefficiente di Sørensen-Dice (DSC), o semplicemente coefficiente di Dice.
La formula generale è:
per valori di β reali positivi.
La formula in termini di errori di primo e secondo tipo:
Due particolari istanze della formula solitamente utilizzate sono la misura formula_4 (che pone maggiore enfasi sui falsi negativi) ed formula_5 (la quale attenua l'influenza dei falsi negativi).
In generale, formula_6 "misura l'efficacia del recupero rispetto ad un utente attribuisce al recupero un'importanza di β volte quella della precisione".
L'F-score è solitamente usata nel campo del recupero dell'informazione per misurare l'accuratezza delle ricerche o della classificazione dei documenti. Inizialmente l'F score era l'unica misura ad essere considerata, ma con la proliferazione in larga scala di motori di ricerca gli obiettivi di prestazione iniziarono a variare, divenendo necessario porre maggiore enfasi su precisione o recupero.
L'F-score è usata anche nel campo dell'apprendimento automatico ed è vastamente impiegata nella letteratura sull'elaborazione del linguaggio naturale.
Da notare, comunque, che non viene mai preso in considerazione il numero di veri negativi. In tal senso, misure come il coefficiente di correlazione di Matthews o il Kappa di Cohen possono generare risultati più adeguati alle proprie esigenze.
Mentre l'F-measure è una media armonica di recupero e precisione, la cosiddetta G-measure è una media geometrica:
Dove "PPV" sta per "Positive Predictive Value" ("valore predittivo positivo") e "TPR" per "True Positive Rate" (o indice di sensibilità).
È nota anche come indice di Fowlkes-Mallows.


L'information retrieval (IR) (in italiano "recupero delle informazioni") è l'insieme delle tecniche utilizzate per gestire la rappresentazione, la memorizzazione, l'organizzazione e l'accesso ad oggetti contenenti informazioni quali documenti, pagine web, cataloghi online e oggetti multimediali. Il termine è stato coniato da Calvin Mooers alla fine degli anni quaranta del Novecento ed oggi è usato quasi esclusivamente in ambito informatico.
L'information retrieval è un campo interdisciplinare che nasce dall'incrocio di discipline diverse coinvolgendo la psicologia cognitiva, l'architettura informativa, la filosofia (vedi la voce ontologia), il "design", il comportamento umano sull'informazione, la linguistica, la semiotica, la scienza dell'informazione e l'informatica. Molte università e biblioteche pubbliche utilizzano sistemi di information retrieval per fornire accesso a pubblicazioni, libri ed altri documenti.
Lo scopo dell'information retrieval è di soddisfare il cosiddetto "bisogno informativo dell'utente", ovvero garantire a quest'ultimo, in seguito ad una sua ricerca, i documenti e le informazioni che rispondono alla sua richiesta.
Due concetti sono di fondamentale importanza per analizzare un sistema di information retrieval: query ed oggetto.
Comunemente, si definisce "task" di un sistema di "information retrieval" una situazione tipica che un sistema di questo genere deve risolvere.
Nel momento in cui un utente intende usare un qualsiasi sistema di reperimento dell'informazione (per esempio, un motore di ricerca) per acquisire informazioni su un determinato argomento, questi deve tradurre tale necessità in una query; il sistema di information retrieval ha il compito di restituire, a partire da essa, tutti i documenti rilevanti alla richiesta effettuata.
Ci sono molti modi per misurare quanto l'informazione intesa si associa bene all'informazione recuperata.
La precisione (in inglese "precision") è la proporzione di documenti pertinenti fra quelli recuperati:
Nella classificazione binaria la precisione è analoga al valore positivo di previsione. 
La precisione può anche essere valutata rispetto a un certo valore soglia, indicato con "P@n", piuttosto che relativamente a tutti i documenti recuperati: in questo modo, si può valutare quanti fra i primi "n" documenti recuperati sono rilevanti per la query.
Il significato e l'uso del termine "precisione" nel campo dell'information retrieval differiscono quindi dalla definizione di accuratezza e precisione tipiche di altre discipline scientifiche e tecnologiche.
Il recupero o richiamo (in inglese "recall") è la proporzione fra il numero di documenti rilevanti recuperati e il numero di tutti i documenti rilevanti disponibili nella collezione considerata:
Nella classificazione binaria, questo valore è chiamato sensitività.
La misura F (in inglese "F-measure") è la media armonica pesata fra precisione e recupero. La versione tradizionale, detta anche "bilanciata", è data da:
Questa misura è anche detta formula_2, perché sia la precisione che il recupero nella formula precedente hanno appunto il peso 1.
In generale, la formula è:
Altre due formule comuni sono formula_4, che assegna alla precisione un peso doppio rispetto al recupero, e la formula_5, che al contrario pesa il recupero al doppio della precisione.
Per concludere con successo una ricerca di informazioni, è necessario rappresentare i documenti in qualche modo. C'è un certo numero di modelli aventi tale scopo. Essi possono essere classificati secondo due criteri, come mostrato nella figura a destra: in base ad un criterio matematico e in base alle proprietà del modello (tradotto da fonte originale logos-verlag.de).
Sistemi di Information Retrieval in campo scientifico
Software di Information Retrieval Open Source
Principali gruppi di ricerca sull'Information Retrieval
Approfondimenti
