在机器学习中，尤其是分类任务里，准确评估模型表现至关重要。Precision（精确率）、Recall（召回率）和F1-Score（F1值）是最常用的指标之一。Precision关注的是预测为正样本中实际为正的比例，而Recall则衡量所有正样本中有多少被正确识别。两者结合能更好地理解模型性能。
当面对类别不平衡的数据集时，Micro-F1显得尤为重要。它通过计算整体的TP（真正例）、FP（假正例）和FN（假负例）来得出结果，避免了因类别分布差异带来的偏差。此外，还有Macro-F1等其他变种，它们各自有独特应用场景。
选择合适的评价标准对于优化算法至关重要，因为不同的场景可能需要侧重不同方面的特性。例如，在医疗诊断系统中，高召回率往往比高精度更重要，以确保尽可能多地发现潜在患者。因此，合理选用这些工具可以帮助我们更全面地分析模型优劣，并据此做出改进措施。💪✨
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