准确率（accuracy）是指模型正确预测的样本数与总样本数之比。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。准确率计算公式如下：准确率=(真阳性+真阴性)/(真阳性+假阳性+真阴性+假阴性)精确度（precision）是指模型在预测为正例的样本中，真正例的比例。它衡量了模型在预测为正例的

F1score与平均精度mAP可以衡量分类模型的性能。首先先看精确率与召回率的概念。精确率与召回率对于某方概率极低的逻辑回归（例如某种罕见病症的确诊），单纯的准度（是否能正确判断病人是否得病）并不足够。毕竟，若算法只会给出negative的判断也能拥有高准度。真阳性（TP），假阳性（FP），真

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