在机器学习中，评估分类模型性能至关重要，sklearn库提供了精度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数这三个关键指标。精度用于衡量预测为正类的准确性，尤其在假阳性代价高的场景，如垃圾邮件过滤中。召回率强调识别正类样本的能力，适用于漏报代价高的场合，如疾病检测。F1分数作为精度和召回率的调和平均数，适合难以同时优化这两者的场景。sklearn的简单接口可快速计算这些指标，帮助优化模型表现。