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| 組別 | label 為 '是' 且預測為 '是' | label 為 '否' 且預測為 '是' | label 為 '是' 且預測為 '否' | label 為 '否' 且預測為 '否' | 準確率（Accuracy） | 精確率（Precision） | 召回率（Recall） | F1-score |
|------|----------------------------|----------------------------|----------------------------|----------------------------|--------------------|--------------------|-----------------|----------|
| A    | 166                        | 2191                       | 527                        | 322852                     | 99.1656 %          | 7.0429 %           | 23.9538 %       | 10.8852 % |
| B    | 106                        | 164                        | 587                        | 324879                     | 99.7694 %          | 39.2593 %          | 15.2958 %       | 22.0145 % |
| C    | 692                        | 900                        | 1                          | 324123                     | 99.7234 %          | 43.4673 %          | 99.8557 %       | 60.5689 % |
| D    | 191                        | 730                        | 502                        | 324313                     | 99.6218 %          | 20.7383 %          | 27.5613 %       | 23.6679 % |
| E    | 103                        | 240                        | 590                        | 324803                     | 99.7452 %          | 30.0292 %          | 14.8629 %       | 19.8842 % |
| F    | 15                         | 20                         | 678                        | 325023                     | 99.7857 %          | 42.8571 %          | 2.1645 %        | 4.1209 %  |
| G    | 89                         | 208                        | 604                        | 324835                     | 99.7507 %          | 29.9663 %          | 12.8427 %       | 17.9798 % |

# 分析
* 模型準確率普遍高：所有組別的準確率（Accuracy）都超過99%，顯示模型對於大多數資料的預測是正確的，但這個是因為**實際上不相同的商品數量佔大多數**。
* 實際上相同共有 693 筆，佔比為 693 / 325,736 = 0.0021 = 0.21%
* 實際上不相同共有 325,043 筆，佔比為 325,043 / 325,736 = 0.9979 = 99.79%

## 精確率和召回率差異較大：
* 精確率（Precision）：除去組別 C 之外 D 組有最高的精確率（23.6679%），代表模型對於"是"的預測有較高的準確性。
* 組別F的召回率非常低（2.1645%），表示漏掉了許多"是"的樣本。

## 注意事項
組別間表現差異：
組別F的表現需要重點關注，尤其是召回率極低，可能表示該組資料的特徵與模型匹配性很差，建議檢查方法是否太嚴個或是否有其他問題。
### 平衡精確率與召回率：
對於分類問題，僅有**高準確率不一定代表模型表現良好**。需根據任務需求調整精確率與召回率的平衡。
模型改進建議：
特徵工程：加強低表現組別的數據特徵提取，增加有助於分類的特徵。
調參與模型優化：嘗試不同模型或超參數調整，特別針對組別F和其他低召回率組。
#### 請注意，F1-score是評估模型綜合表現的重要指標，比單獨看準確率更能反映分類問題的實際效果。
#### 若需要特別提升某個指標（例如召回率），可能需在優化模型時做出取捨。