与一个同事一起，我们目前正在辩论应该为分类算法选择哪种性能指标。
例如，由于存在自相矛盾（https://tryolabs.com/blog/2013/03/25/why-accuracy-alone-bad-measure-classification-tasks-and-what-we-can-do-about-it/），我知道不应该单独使用准确性
最好的方法是使用其中的许多方法（精度，召回率，灵敏度，特异性，F量度，准确性，ROC曲线下面积和/或Kappa）并进行个别解释吗？
或者有什么措施比其他措施更好？