解释代码preds = [i[0] for i in res] ys = [i[1] for i in res] accs = [] f1s = [] for pred, y_ in zip(preds, ys): acc = metrics.accuracy_score(y_, (pred > 0.5) * 1) f1 = metrics.f1_score(y_, (pred > 0.5) * 1) accs.append(acc) f1s.append(f1) mean_accuracy = np.mean(accs) std_accuracy = np.std(accs) mean_f1 = np.mean(f1s) std_f1 = np.std(f1s)

这段代码的作用是计算模型的准确率（accuracy）和 F1 分数（F1 score）的均值和标准差。

首先，通过列表推导式将 `res` 中的每个元素的第一个值提取出来，存储在 `preds` 列表中。然后，将 `res` 中每个元素的第二个值提取出来，存储在 `ys` 列表中。

接下来，定义了两个空列表 `accs` 和 `f1s` 用于存储每个样本的准确率和 F1 分数。

通过使用 `zip()` 函数将 `preds` 和 `ys` 进行迭代，每次迭代获取一个 `pred` 和一个 `y_`。在每次迭代中，通过比较 `pred` 是否大于阈值 0.5，并将结果转换为整数（0 或 1）来计算准确率和 F1 分数。这里使用了 `metrics.accuracy_score()` 和 `metrics.f1_score()` 函数来计算准确率和 F1 分数。

计算得到的准确率和 F1 分数分别添加到 `accs` 和 `f1s` 列表中。

最后，通过使用 NumPy 库中的函数，计算 `accs` 和 `f1s` 的均值和标准差，分别存储在 `mean_accuracy`、`std_accuracy`、`mean_f1` 和 `std_f1` 变量中。