并计算预测结果与真实标签之间的准确率、精确率、召回率、F1值等指标。代码

要计算预测结果与真实标签之间的准确率、精确率、召回率和F1值等指标，可以使用scikit-learn库中的相关函数。下面是一个示例代码，演示如何计算这些指标：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 假设你有预测结果和真实标签
predicted_labels = [0, 1, 1, 0, 1]
true_labels = [0, 1, 0, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算精确率
precision = precision_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算召回率
recall = recall_score(true_labels, predicted_labels)

# 计算F1值
f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels)

# 输出结果
print("准确率: %.2f" % accuracy)
print("精确率: %.2f" % precision)
print("召回率: %.2f" % recall)
print("F1值: %.2f" % f1)

在上述代码中，我们假设已经有了预测结果和真实标签，即`predicted_labels`和`true_labels`。然后，我们分别使用`accuracy_score`、`precision_score`、`recall_score`和`f1_score`函数计算了准确率、精确率、召回率和F1值。最后，我们输出了这些指标的值。

请注意，上述代码仅为示例，实际情况下你需要根据你的数据和任务进行适当的调整和修改。此外，这些指标的计算依赖于预测结果和真实标签的一对一对应关系，因此在使用时需要确保预测结果和真实标签具有相同的长度和顺序。