：对于二类分类问题常用的评价指标是精准度(precision)与召回率(recall)。 通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4 种情况出现的总数分别记作:- TP——将正类预测为正类数- FN——将正类预测为负类数- FP——将负类预测为正类数- TN——将负类预测为负类数由此：- 精准率定义为：P = TP / (TP + FP)- 召回率定义为：R = TP / (TP + FN)- F1 值定义为：F1 = 2 P R / (P + R)精准率和召回率和 F1 取值都在 0 和 1 之间，精准率和召回率高，F1 值也会高，不存在数值越接近 0 越高的说法，应该是数值越接近 1 越高。

在分析这个问题之前，我们先简单理解一下精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值的定义：

1. **精确率（Precision）**：
精确率是指正确检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率。它衡量了系统查准率。

2. **召回率（Recall）**：
召回率是指检索出的相关文档数与文档库中所有相关文档数的比率。它衡量了系统查全率。

3. **F1 值（F1 Score）**：
F1 值是精确率和召回率的调和平均值，用来同时考虑查准和查全的情况。其公式为：
\[
F1 = 2 \times \frac{\text{精确率} \times \text{召回率}}{\text{精确率} + \text{召回率}}
\]

### 解释选项：

- **A**: 精确率的定义是正确的，它衡量的是查准率。

- **B**: 召回率的定义是正确的，它衡量的是查全率。

- **C**: 错误。精确率、召回率和 F1 值的确取值在 0 和 1 之间，但数值越接近 1，查准率或查全率越高。因此，这个选项的描述是错误的。

- **D**: 这是正确的。引入 F1 分数是为了在精确率和召回率之间找到一个平衡，以解决它们之间的冲突。

### 综合分析：
选项 **C** 的描述不正确，精确率、召回率和 F1 值的高低方向描述颠倒。因此，选项 C 是这个问题的错误描述。