ChatGPT 准确率、精确率和召回率是评估机器学习模型性能的3个重要指标。

准确率（Accuracy）是指分类器正确预测的样本数占总样本数的比例。准确率越高，分类器预测正确的概率就越大。

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预测为正类的样本数的比例。精确率越高，分类器预测为正类的样本中真正为正类的概率就越大。

召回率（Recall）是指分类器正确预测为正类的样本数占实际正类样本数的比例。召回率越高，分类器正确预测为正类的样本数占实际正类样本数的比例就越大。

这3个指标在不同的情况下具有不同的重要性。例如，对于一个肿瘤检测系统，召回率可能是最重要的指标，因为漏诊（将患者误判为正常）的代价更高。又如，对于垃圾邮件过滤器，精确率可能是最重要的指标，因为将合法邮件错误地归类为垃圾邮件会给用户带来很大的困扰。

因此，在选择适当的评估指标时，需要根据具体问题的特点和需求进行选择。