def get_metrics(y_test, y_predicted): precision = precision_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') recall = recall_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') f1 = f1_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') accuracy = accuracy_score(y_test, y_predicted) return accuracy, precision, recall, f1

这段代码定义了一个名为`get_metrics`的函数，该函数用于计算分类模型的性能指标。函数接受两个参数：`y_test`和`y_predicted`，分别表示测试集的真实标签和模型预测的标签。

在函数内部，通过调用`precision_score`、`recall_score`、`f1_score`和`accuracy_score`函数，分别计算了精确率（precision）、召回率（recall）、F1值（f1）和准确率（accuracy）。这些指标都使用了加权平均的方式进行计算，即`average='weighted'`。

最后，函数返回了计算得到的准确率、精确率、召回率和F1值。

如果您有任何关于这段代码的问题，请随时提出。我将尽力帮助您解答。