找不到一个精确而简洁的答案。我对不同的机器学习评估方法并不是特别感兴趣，我只是想知道为什么使用多种评估方法很重要？

回答：

每种指标都能提供不同的见解，并且以不同的方式评估你的模型。让我们以二元分类为例：

• 准确率告诉你你的预测中有多少百分比是正确的。但如果你还想知道你错过了多少个1（即你预测为0的地方本该是1），你就需要计算召回率。

所以你明白了，也许你想要好的准确率，同时也想要好的召回率（现实世界的例子：比如垃圾邮件检测），因此你需要同时考虑这两个指标，并做出明智的选择。