关于机器学习中的准确率，精准率，召回率，f1-score的解释

首先我们一定要区分准确率-accuracy和精准率-precision的区别：

准确率是表示一个模型的指标，而精准率是表示一个类别的指标

在计算上，准确率：全部检出的正确数/检出总数

精准率：检出的这个类别中正确数/检出的这个类别数量（包括错误和正确）

而召回也是衡量一个类别的指标

f1-score = 2×（精准率×召回率）/(精准率+召回率)

注意f1-score也是衡量某个类别的指标

而模型最后也会计算所有指标的一个平均值和加权值