当我们计算F-Measure时，同时考虑了精确率和召回率，我们采用的是这两个指标的调和平均数，而不是简单的算术平均数。

直观上，为什么要采用调和平均数而不是简单的平均数呢？

回答：

这里我们已经有了一些详细的回答，但我认为提供更多信息会对那些想深入了解的人（特别是关于F度量）有所帮助。

根据测量理论，综合度量应满足以下六个定义：

1. 连通性（两对可以排序）和传递性（如果e1 >= e2 且 e2 >= e3，那么e1 >= e3）
2. 独立性：两个组成部分独立地贡献其效果到有效性中。
3. 托姆森条件：在恒定召回率（精确率）下，如果发现两个精确率（召回率）值的有效性存在差异，那么这种差异不能通过改变恒定值来消除或逆转。
4. 受限可解性。
5. 每个组成部分都是必不可少的：在保持另一个不变的情况下，一个组成部分的变化会导致有效性的变化。
6. 每个组成部分的阿基米德性质。它仅确保一个组成部分上的区间是可比较的。

然后我们可以推导并得到有效性的函数：

通常我们不使用有效性，而是使用更简单的F分数

因为F只是1 – E：

现在我们来看F度量的通用公式：

其中我们可以通过设置beta来更强调召回率或精确率，因为beta定义如下：

如果我们认为召回率比精确率更重要（所有相关项都被选中），我们可以将beta设为2，得到F2度量。反之，如果我们更重视精确率而不是召回率（尽可能多的选中元素是相关的，例如在一些语法错误纠正场景中，如CoNLL），我们只需将beta设为0.5，得到F0.5度量。显然，我们可以将beta设为1，得到最常用的F1度量（精确率和召回率的调和平均数）。

我认为在某种程度上我已经回答了为什么我们不使用算术平均数的原因。

参考资料：

1. https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
2. F度量的真相
3. 信息检索
4. 文件：从0到100的调和平均数3D图.png