sklearn.metrics.fbeta_score
The F-beta score is the weighted harmonic mean of precision and recall
beta > 1 gives more weight to recall, while beta < 1 favors precision.
「1より大きければrecall重視、1より小さければprecision重視」
Asymptotically, beta -> +inf considers only recall, and beta -> 0 only precision.
「betaを正の無限大に近づけるほどrecallのみ、0に近づけるほどprecisionのみ」
F2、F0.5
f1 scoreはrecall重視、precision重視でカスタマイズできる！