在Scala中，得分计算通常指的是在机器学习领域中评估模型性能的指标。常见的得分计算方法包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）等。这些得分计算可以帮助我们了解模型的预测效果，从而对模型进行调优和评估。在Scala中，可以使用相关的库和工具来计算这些得分，并据此优化机器学习模型的性能。
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