# Unit Four：How To Evaluate Performance Of AI Visual Algorithms?
這章是在描述我們要如何去評估一個模型的好壞，不同於我之前在訓練模型時只追求在準確的判斷中佔了整個data的多少比例，他們更加區分了在FP、TP等值，這讓我想到以前在看林軒田老師所上的機器學習時，他有提到說我們有時在追求模型的精準度時，在不同情形下所追求的也不一樣，像可能在癌症的預測中，我們會希望寧可誤判後在糾正，也不要其實有問題，但卻沒預測出，即是希望追求高recall。