如果Spark evaluator只返回1个值，为什么它有avgMetrics属性？

Spark evaluator是用于评估机器学习模型性能的工具。它可以计算模型在给定数据集上的各种指标，如准确率、精确率、召回率等。avgMetrics属性是Spark evaluator的一个属性，用于存储模型在不同指标上的平均值。

尽管Spark evaluator只返回一个值，但它可以计算多个指标。avgMetrics属性的存在是为了方便用户获取模型在不同指标上的平均性能。通过avgMetrics属性，用户可以一次性获取模型在多个指标上的平均值，而不需要单独计算每个指标的平均值。

avgMetrics属性的优势在于简化了性能评估过程，提高了效率。用户可以通过访问avgMetrics属性，快速了解模型在整体上的性能表现，从而更好地评估和比较不同模型的优劣。

在实际应用中，avgMetrics属性可以用于选择最佳模型、调整模型参数以及监控模型性能。例如，在模型选择阶段，用户可以比较不同模型在avgMetrics属性上的数值，选择具有最高平均性能的模型。在模型调优阶段，用户可以根据avgMetrics属性的变化情况，调整模型参数以提高性能。

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