Precision 还是 Recall，这就是问题所在

您已经学习了几种性能度量，也许会问：什么时候该用精确率（precision），什么时候该用召回率（recall）？这两个指标都是对每个类别分别计算的，有时很难判断应该关注哪一个。

精确率用于衡量模型对某个类别的预测有多可靠；而召回率则衡量某个类别被模型识别得有多全面。如果某个类别的精确率很高，当模型预测该类别时，您可以更信任这一预测。若某个类别的召回率很高，说明模型对该类别的覆盖较好，漏判较少。

请按照说明，通过一个示例对比精确率与召回率。函数 precision_score() 和 recall_score() 已加载。