Apache spark SPARK LR binaryclass，我无法区分整体精度和精度BYBells之间的精度

我有一个LR模型，并在testData上测试它。现在我应该计算结果的精度

我可以得到准确度：

 val precision = metrics.precision 
 precision: Double = 0.9801503759398497

而且

 // Precision by labels
 Precision(0.0) = 0.9979625101874491
 Precision(1.0) = 0.9299655568312285

从spark MLLIB中，第一个精度定义为总体统计数据

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但这也让人困惑，精度和标签精度之间的区别是什么？（精度定义为真实预测率）。

对于向量数据，您正在处理值的向量，因此您可能不仅要在正确/错误地预测整个向量时计算精度，还要对向量的每个分量（标签）计算精度

从：

总精度测量所有标签的精度-标签数量 任何类别被正确预测的次数（真阳性）由 数据点的数量。“标签精度”只考虑一个 类，并测量预测特定标签的时间 按标签在列表中出现的次数正确规格化 输出