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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-29
Google 的分类课程强调，分类模型需要选择适合任务的评价指标。下面是 Amy 自拟的教学例子，不是任何产品的实测结果。
假设 100 封邮件中有 10 封垃圾邮件。模型标记了 20 封，其中 8 封确实是垃圾邮件：抓到 8 封、漏掉 2 封、误报 12 封，另有 78 封正常邮件判断正确。
因此准确率是（8+78）÷100＝86%；精确率是 8÷20＝40%；召回率是 8÷10＝80%。单看准确率，会忽略“被标记的邮件里有六成其实正常”这个使用体验。
选指标前先说明误报与漏报各会造成什么成本，再讨论阈值和测试数据。完整概念与练习可从 Google 官方分类课程继续学习。
官方来源：
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/