在Python中，如何利用测试集的标签和预测结果来计算并输出模型的分类精度（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)，以及F1分数？

在Python中，通常我们会使用scikit-learn库来进行这样的评估。首先，你需要有实际的测试集标签(test_labels)和模型的预测结果(predicted_labels)。以下是一个简单的步骤：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 假设test_labels是列表形式的真值标签，predicted_labels是同样长度的预测标签列表
test_labels = [0, 1, 0, 1, ...]  # 真实标签
predicted_labels = [0, 1, 0, 0, ...]  # 预测标签

# 计算准确率 (Accuracy)
accuracy = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)
print("Accuracy:", accuracy)

# 计算精确率 (Precision)
precision = precision_score(test_labels, predicted_labels, average='weighted')  # 如果有多类别，可以指定average参数
print("Precision:", precision)

# 计算召回率 (Recall)
recall = recall_score(test_labels, predicted_labels, average='weighted')
print("Recall:", recall)

# 计算F1分数 (F1 Score)
f1 = f1_score(test_labels, predicted_labels, average='weighted')
print("F1 Score:", f1)

这里，`accuracy_score`计算的是所有预测正确的比例，`precision_score`衡量的是预测为正类的样本中有多少是真正的正类，`recall_score`衡量的是真正属于正类的样本中被正确识别出的比例，而`f1_score`是精确率和召回率的加权平均，对于不平衡数据集尤其有用。