帮我解释一下：准确率、精确率、召回率、F1值

准确率（Accuracy）是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比，即：

准确率 = （True Positive + True Negative）/ （True Positive + False Positive + True Negative + False Negative）

精确率（Precision）是指分类器预测为正类的样本中，真正为正类的样本数占比，即：

精确率 = True Positive / （True Positive + False Positive）

召回率（Recall）是指分类器正确预测出正样本的数量占真实正样本数量的比例，即：

召回率 = True Positive / （True Positive + False Negative）

F1值（F1-score）是精确率和召回率的加权平均值，即：

F1值 = 2 * （精确率 * 召回率）/（精确率 + 召回率）

F1值综合了精确率和召回率的特点，是评价分类器优劣的一个重要指标。通常情况下，我们会结合具体的问题场景来选择更加重要的指标，比如在高召回率的场景下，我们可能更加关注召回率，而在高精确率的场景下，我们可能更加关注精确率。