精确率和召回率导包代码

在机器学习和信息检索领域，精确率（Precision）和召回率（Recall）是常用的评估指标。精确率衡量的是模型预测为正例中真正为正例的比例，召回率衡量的是模型能够正确预测为正例的样本占所有真实正例的比例。

在Python中，可以使用scikit-learn库来计算精确率和召回率。导入相关的包和模块代码如下：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

接下来，你需要准备真实标签和模型预测结果的数据。假设真实标签存储在y_true列表中，模型预测结果存储在y_pred列表中。

然后，可以使用precision_score函数计算精确率，代码如下：

precision = precision_score(y_true, y_pred)

同样地，可以使用recall_score函数计算召回率，代码如下：

recall = recall_score(y_true, y_pred)

注意，这里的y_true和y_pred都应该是一维的数组或列表。