metrics 软件包

对不起，我之前给出的回答似乎有误解。关于"metrics"软件包，我猜测你可能指的是Python中一些常用的用于评估模型性能的指标库。以下是一些常见的Python指标软件包：

1. scikit-learn：scikit-learn是一个广泛使用的机器学习库，提供了许多用于分类、回归、聚类等任务的指标函数。例如，准确率、精确率、召回率、F1分数等。

2. TensorFlow和Keras：TensorFlow和Keras是用于深度学习的流行库，提供了一些用于评估模型性能的指标函数。例如，平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、准确率等。

3. PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习库，也提供了一些用于评估模型性能的指标函数。例如，交叉熵损失（CrossEntropyLoss）、准确率等。

4. NumPy：NumPy是一个用于科学计算的库，提供了一些基本的数学函数和数组操作。虽然它不是专门用于评估模型性能的软件包，但可以使用它来计算一些指标，如均方误差（MSE）。

这些软件包都在Python中广泛使用，并且提供了丰富的指标函数，可以帮助开发人员评估模型的性能。具体使用哪个软件包取决于你的需求和使用环境。