计算机模型准确率，评价分类模型效果代码实现出来

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算分类模型的准确率、召回率和 F1 值，以及绘制混淆矩阵。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score

# 生成随机分类数据
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 计算准确率、召回率和 F1 值
accuracy = sum(cm.diagonal()) / cm.sum()
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
for i, j in np.ndindex(cm.shape):
    plt.text(j, i, cm[i, j], ha='center', va='center')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.show()

# 输出结果
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)

注：以上代码使用了 scikit-learn 库中的函数，需要先安装该库。