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分类的重要行为要求就是正确率（Accuracy），就是模型正确分类的百分比。也就是说，正确率是机器学习算法分类任务的基本衡量指标，它可以用来衡量模型对不同类别数据的可靠程度。 同时，分类过程中还要充分考虑其他衡量指标，比如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值（F1 Score）等，它们可以帮助我们深入了解模型训练的结果，帮助我们选择最优模型。 精确率（Precision）：比如我们将100个样本分类为A类，实际上只有80个是A类，那么精确率就等于80％。 召回率（Recall）：有100个A类样本，我们预测了80个A类，实际上只有70是A类，那么召回率就等于 70％。 F1 值（F1 Score）：F1 值是精确率和召回率的调和平均数，当精确率和召回率同时偏低时，F1 值可以体现模型分类精度。 此外，对于分类任务，还有一些常用的指标，比如 AUC 值（Area Under the Curve），它描述的是一个二分类分类器的性能，用来评估分类模型的拟合度，AUC 值越高，说明模型拟合度越高。