解析EvalConfig()的参数和选项，提供定制化配置功能

EvalConfig()函数是一个用于配置模型评估的函数。它的参数和选项可以用来定制化配置评估过程，包括评估输出文件的格式、评估指标、评估批次大小等。

EvalConfig()的常用参数和选项包括：

1. model_dir：模型保存的路径。通过该参数可以指定使用哪个模型进行评估。默认为当前目录下的"model"文件夹。

2. data_dir：评估数据的路径。通过该参数可以指定使用哪个评估数据进行评估。默认为当前目录下的"data"文件夹。

3. output_dir：评估结果保存的路径。通过该参数可以指定评估结果保存的位置。默认为当前目录下的"output"文件夹。

4. batch_size：评估时的批次大小。通过该参数可以指定每次评估的样本数。默认为64。

5. eval_metrics：评估指标。通过该参数可以指定使用哪些指标进行评估。可以选择的指标包括准确率（accuracy）、损失（loss）、精确率（precision）、召回率（recall）等。

6. output_format：评估结果的输出格式。通过该参数可以指定输出的格式，可以选择的格式包括json、csv、txt等。

除了以上参数和选项外，EvalConfig()还可以接受其他一些通用参数，如model_type（模型类型）、task（任务类型）、num_epochs（训练轮数）等，这些参数可以根据需求进行配置。

下面是一个使用例子，展示如何使用EvalConfig()进行参数和选项的配置：

from tensorflow_model_evaluation import EvalConfig

# 构建评估配置对象
config = EvalConfig(
    model_dir="./model",
    data_dir="./data",
    output_dir="./output",
    batch_size=32,
    eval_metrics=["accuracy", "loss"],
    output_format="json"
)

# 运行模型评估
evaluator = ModelEvaluator(config)
results = evaluator.evaluate()

在上面的例子中，通过EvalConfig()构建了一个评估配置对象config，然后将该对象传给ModelEvaluator类的构造函数，创建了一个评估器evaluator。最后调用evaluator的evaluate()方法，运行模型评估。

在这个例子中，设置了模型保存路径为"./model"，评估数据路径为"./data"，评估结果保存路径为"./output"，评估时的批次大小为32，选择了准确率和损失作为评估指标，并将评估结果保存为json格式的文件。

通过使用不同的参数和选项，可以根据具体的需求对评估过程进行定制化配置。这样可以灵活地进行评估，并得到符合需求的评估结果。