apache-spark - SPARK LR binaryclass、全体の精度とラベルによる精度の精度を区別できません

Question

LR のモデルがあり、testData でテストします。ここで、結果の精度を計算する必要があります。

精度を得ることができます：

 val precision = metrics.precision 
 precision: Double = 0.9801503759398497

そしてまた

 // Precision by labels
 Precision(0.0) = 0.9979625101874491
 Precision(1.0) = 0.9299655568312285

spark MLLIB から、最初の精度は全体的な統計として定義されます。

しかし、ラベルによる精度と精度の違いは何ですか? (TRUE 予測率として定義される精度)。