用其他模型跑验证集看精确率和召回率

当你想评估一个预训练模型在特定任务上的性能，比如分类任务，你可以使用该模型对验证集进行预测。验证集通常是数据集中未参与过训练的一部分，用于检查模型泛化能力。

1. **计算精度**（Precision）：它衡量的是模型预测为正样本中实际为正样本的比例。公式是 TP / (TP + FP)，其中 TP（True Positive）表示真正例，即预测正确的正样本数；FP（False Positive）是误判的正样本数。

2. **计算召回率**（Recall）：它是衡量模型识别出所有真实正样本的能力，公式是 TP / (TP + FN)，其中 TP 是真正例，FN（False Negative）是漏检的负样本数。

3. **运行预测**：使用模型对验证集的每个样本进行分类，并记录预测结果。这通常涉及到将输入送入模型，获取其概率分布，然后选择最有可能的类别作为预测。

4. **分析结果**：将预测结果与实际标签对比，统计真正例、假正例、真反例和假反例的数量，进而计算出精度和召回率。

如果你想要查看模型的具体数值，可以使用如Python的scikit-learn库，它有内置函数来计算这些指标。例如：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
y_true = # 真实标签
y_pred = # 预测标签
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)