对于业务用户来说，希望技术团队完成的是正确分类，区别无分是分成两类还是多类，是一个级别的分类还是多个级别的分类，然后要求准一点。那么什么是准一点呢？也许用户还没有意识到这个问题的复杂性，或者说没有意识到他们真正关心的是什么。由于多分类问题可以简化为多个二分类问题，我们直接来分析看似简单的二分类问题。
准一点就是准确度（Accuracy），也就是说用户给了我们数据，我们分好类把答卷交给用户，用户判卷子的结果。以二分类举例，75%就是每100个数据，被正确挑出的正类和负类一共有75个。一般情况下这样的评估方式是合理的，但也有特殊的例子，譬如真实的正负类比例是98比2，那么模型只要把所有的数据都判别为正类，准确率就是98%，非常高，但对业务没有任何意义，因为一个负类都挑不出来。
（所以之前实习的时候主要看的不是accuracy）
那么用户实际关注的是什么呢？举两个例子。例如各大网站的商品推荐，建立一个模型的目的是尽量将正确的商品推荐给感兴趣的用户，如果推了一个产品用户没有兴趣，也不会有很大损失，这种情境下用户对于错误的推荐并不会很在意。这是一种情境。
而如果是欺诈、垃圾邮件、还款逾期判别的模型，对识别的用户和邮件会直接进行处理，被错判为欺诈的用户可能非常恼怒，被错判为垃圾邮件也许会直接影响用户工作。这种情况下宁可遗漏，也要减少误判。这是第二种情境。
（不同的业务对灵敏度和特异度的要求不一样）
这两种情境，用户关注点并不相同，情境一关注的是不要遗漏，可推荐可不推荐的都要给用户推荐过去。情境二关注的是误判，拿不准的宁可漏掉，也不要错误判定。使用技术语言，情境一关注的是查全率: Recall or TPR = TP/(TP+FN)，情境二关注的是精确率: Precision = TP/(TP+FP)。那有没有平衡这两种评价标准的指标呢？有，就是F Measure，简化版本为F1。在多分类中，又细化为Micro F1和Macro F1。
总结一下，正确的做法是用AUC评价模型能力，选取好的模型之后根据实际需求确定阈值，再用Macro F1计算性能指标。
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