对于一个用户的地理位置上预测出来的商品的数目超过10的时候

在计算F值（通常指的是F1分数，它是精确率和召回率的调和平均值）时，我们不会直接忽略任何实际预测结果。即使对于一个用户的地理位置预测出的商品数目超过10个，这些预测结果都应该被纳入到评估中去，以全面反映模型的性能。

具体操作上，您需要根据实际情况定义正例（真正相关的商品）、反例（预测相关但实际不相关的商品），然后基于这些定义来计算精确率（Precision）和召回率（Recall）。精确率是真正例（True Positives, TP）占所有预测为正例（TP + False Positives, FP）的比例，而召回率是真正例占所有实际正例（TP + False Negatives, FN）的比例。F1分数则是这两者的调和平均值。

如果您的应用场景中认为超过10个预测商品就不合理或不希望考虑过多的推荐项，这可能是业务规则而非评估指标本身的要求。在这种情况下，您可以在计算F值之前，根据业务逻辑对预测结果进行截断，比如只取前10个预测商品作为分析对象，但这应该明确记录并理解这样做可能会对最终评估结果产生何种影响，因为它改变了模型的实际表现范围。

总之，在标准的F值计算流程中，所有预测数据都应被考虑进去，除非有特定的业务逻辑或预处理步骤要求排除某些数据。