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分類的重要行為要求就是正確率（Accuracy），就是模型正確分類的百分比。也就是說，正確率是機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類任務(wù)的基本衡量指標(biāo)，它可以用來衡量模型對(duì)不同類別數(shù)據(jù)的可靠程度。 同時(shí)，分類過程中還要充分考慮其他衡量指標(biāo)，比如精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值（F1 Score）等，它們可以幫助我們深入了解模型訓(xùn)練的結(jié)果，幫助我們選擇最優(yōu)模型。 精確率（Precision）：比如我們將100個(gè)樣本分類為A類，實(shí)際上只有80個(gè)是A類，那么精確率就等于80％。 召回率（Recall）：有100個(gè)A類樣本，我們預(yù)測了80個(gè)A類，實(shí)際上只有70是A類，那么召回率就等于 70％。 F1 值（F1 Score）：F1 值是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，當(dāng)精確率和召回率同時(shí)偏低時(shí)，F(xiàn)1 值可以體現(xiàn)模型分類精度。 此外，對(duì)于分類任務(wù)，還有一些常用的指標(biāo)，比如 AUC 值（Area Under the Curve），它描述的是一個(gè)二分類分類器的性能，用來評(píng)估分類模型的擬合度，AUC 值越高，說明模型擬合度越高。