Lihat sumber F-Score dalam Klasifikasi Teks

Dalam konteks [[klasifikasi teks]], F-Score menjadi metrik evaluasi yang sangat populer. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas data teks yang sering kali memiliki distribusi kelas tidak seimbang dan banyaknya kemungkinan kategori.

== Penggunaan F-Score pada Klasifikasi Teks ==
F-Score digunakan untuk menilai bagaimana model klasifikasi teks, seperti [[Naive Bayes]] atau [[Deep Learning]], mampu mengidentifikasi dokumen yang relevan. Metrik ini sangat penting dalam aplikasi seperti [[spam filtering]], analisis sentimen, dan kategori dokumen.

== Tantangan dalam Klasifikasi Teks ==
Tantangan utama dalam klasifikasi teks adalah menangani data yang tidak seimbang dan noise yang tinggi. Dengan menggunakan F-Score, para praktisi dapat menilai model secara lebih baik daripada hanya menggunakan akurasi, terutama pada kelas minoritas yang sering terabaikan.

== Studi Kasus Penggunaan F-Score ==
F-Score banyak digunakan dalam kompetisi [[Natural Language Processing]] (NLP) dan penelitian akademis. Misalnya, pada perlombaan [[Kaggle]], peserta sering diminta mengoptimalkan F-Score untuk memperoleh hasil terbaik.