给定一个问题和一个预测问题的模型，生成一个对模型质量的评估报告。包括模型的准确性、精确度和召回率，并解释为什么这些指标对模型质量很重要。


问题: 预测客户是否会购买公司的产品。
预测模型: 逻辑回归
根据提供的信息，可以生成以下模型质量报告：

- 准确性: 模型正确预测的样本数除以总样本数。对于分类问题，通常指预测正确的样本数与总样本数之比。准确性衡量模型总体的正确率。
- 精确度: 被预测为正例的样本中真正为正例的比例。即 TP / (TP + FP)。精确度衡量正例预测的准确率。
- 召回率: 真正为正例的样本中被预测为正例的比例。即 TP / (TP + FN)。召回率衡量模型在检测正例方面的能力。

对于给定的预测问题和逻辑回归模型，准确性、精确度和召回率都是重要的指标。高准确性意味着模型总体上能够正确预测客户是否购买公司的产品。高精确度意味着当模型预测客户会购买公司的产品时，预测的结果很可能是正确的。高召回率意味着模型能够正确检测到客户购买公司产品的情况，不会漏掉重要的正例样本。通过评估这些指标，可以帮助调整模型并确保其在真实环境中的性能。