在提供的分类报告中，sklearn我应该查看哪个分数才能最好地确定我的模型的准确性？

             precision    recall  f1-score   support

          0       0.70      0.68      0.69      5007
          1       0.65      0.54      0.59      2270
          2       0.37      0.22      0.28       614
          3       0.74      0.30      0.42       252
          4       0.59      0.42      0.49       262
          5       0.35      0.11      0.17       455
          6       0.34      0.23      0.27       248
          7       0.09      0.05      0.06       133
          8       0.38      0.15      0.21       395
          9       0.43      0.31      0.36       182
         10       0.23      0.12      0.16       230

avg / total       0.60      0.52      0.55     10048

据我了解：

• 精度告诉我们分类器 在所有阳性结果中正确标记为真阳性的样本数量。

• Recall 告诉我们分类器能够从集合中的所有样本中得到正确的样本数量。

• F1-score 是准确率和召回率的调和平均值。

也许我误解了classification_report，但不会f1-score对分类器的性能给出最好的看法吗？