五、评估类（Evaluation）： -属性： - predictedLabels（模型预测的标签） - trueLabels（真实的标签） -方法： - setPredictedLabels()（设置模型预测的标签） - setTrueLabels()（设置真实的标签） - accuracy()（计算模型的准确率） - precision()（计算模型的精确率） - recall()（计算模型的召回率） - f1_score()（计算模型的F1得分） ,请用标准示例实现以上工业级NLP项目开发中的方法模板,并在代码中逐行注解,让一个NLP新手对以上方法的掌握程度达到NLP高级开发工程师的水平!

下面是一个工业级NLP项目开发中评估类的方法模板，并对每行代码进行了注解：

class Evaluation:
    def __init__(self):
        self.predictedLabels = None
        self.trueLabels = None
        
    def setPredictedLabels(self, predictedLabels):
        # 设置模型预测的标签
        self.predictedLabels = predictedLabels
        
    def setTrueLabels(self, trueLabels):
        # 设置真实的标签
        self.trueLabels = trueLabels
        
    def accuracy(self):
        # 计算模型的准确率
        correct = sum(1 for pred, true in zip(self.predictedLabels, self.trueLabels) if pred == true)
        total = len(self.trueLabels)
        accuracy = correct / total
        return accuracy
    
    def precision(self):
        # 计算模型的精确率
        true_positive = sum(1 for pred, true in zip(self.predictedLabels, self.trueLabels) if pred == true == 1)
        predicted_positive = sum(1 for pred in self.predictedLabels if pred == 1)
        precision = true_positive / predicted_positive
        return precision
    
    def recall(self):
        # 计算模型的召回率
        true_positive = sum(1 for pred, true in zip(self.predictedLabels, self.trueLabels) if pred == true == 1)
        actual_positive = sum(1 for true in self.trueLabels if true == 1)
        recall = true_positive / actual_positive
        return recall
    
    def f1_score(self):
        # 计算模型的F1得分
        precision = self.precision()
        recall = self.recall()
        f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
        return f1_score

以上代码示例展示了一个简化的评估类，用于计算模型的准确率、精确率、召回率和F1得分等性能指标。

在`setPredictedLabels()`和`setTrueLabels()`方法中，你需要将模型预测的标签和真实的标签保存到类的属性中，以便后续的评估。

`accuracy()`方法用于计算模型的准确率，通过比较预测标签和真实标签是否一致来确定正确预测的样本数量。

`precision()`方法用于计算模型的精确率，通过计算真正例与预测正例的比例来衡量模型的精确性。

`recall()`方法用于计算模型的召回率，通过计算真正例与实际正例的比例来衡量模型对正例的识别能力。

`f1_score()`方法用于计算模型的F1得分，综合考虑了精确率和召回率，可以衡量模型在平衡精度和召回率之间的表现。

需要注意的是，评估类的具体实现和计算方法可能因不同的任务和需求而有所差异。在实际应用中，你可以根据具体情况选择合适的评估方法和指标。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。祝你在学习NLP的道路上取得进步！加油！