在这一章，我们学习了很多评价机器学习模型的指标，一个很自然的问题是，我们到底应该选用什么指标，来衡量一个模型的好坏？
这是机器学习算法和传统算法最不一样的地方。对于机器学习算法来说，衡量的指标非常多。我在这个课程的问答区，借助一名同学的问题，阐述了在机器学习领域，我们应该怎样看待这些指标：https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/42693.html
实际上，我们看待机器学习，很多时候和看待生活中的事物是一样的。怎样就是一名好学生？怎样就叫成功？什么样的歌就叫好听的歌？等等等等，对于这些问题的答案，评价指标都是多维度的。
实际上，多维度的看待问题，是一种重要的思维方式。很多时候，在一个维度好的算法，或者好的解决方案，在另一个维度看，不一定是好的。在计算机的世界中，你还能想到其他例子吗？（不一定局限于机器学习。）