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，正確率是機器學習算法分類任務的基本衡量指標，它可以用來衡量模型對不同類別數據的可靠程度。 同時，分類過程中還要充分考慮其他衡量指標，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練的結果，幫助我們選擇最優模型。 精確率（Precision）：比如我們將100個樣本分類為A類，實際上只有80個是A類，那么精確率就等于80％。 召回率（Recall）：有100個A類樣本，我們預測了80個A類，實際上只有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和平均數，當精確率和召回率同時偏低時，F1 值可以體現模型分類精度。 此外，對于分類任務，還有一些常用的指標，比如 AUC 值（Area Under the Curve），它描述的是一個二分類分類器的性能，用來評估分類模型的擬合度，AUC 值越高，說明模型擬合度越高。