python不用库实现准确率、召回率和F1-score

可以使用Python编写代码来计算准确率、召回率和F1-score，以下是一个示例代码：

# 实际值
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
# 预测值
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == y_pred[i]]) / len(y_true)
print("Accuracy:", accuracy)

# 计算召回率
true_positive = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
false_negative = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0])
recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
print("Recall:", recall)

# 计算F1-score
precision = true_positive / sum(y_pred)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
print("F1-score:", f1_score)

这个示例代码中，我们使用了两个列表 `y_true` 和 `y_pred`，分别表示实际值和预测值。然后，我们分别计算了准确率、召回率和F1-score。其中准确率的计算比较简单，只需要统计预测正确的样本数量并除以总样本数即可。召回率和F1-score的计算需要分别统计真正例、假反例和真反例的数量，然后根据公式计算即可。