从表中可以看出，F1~F4和F9~F11中有几个算法的p值大于0.05。这是因为这些基准函数相对简单，这些算法可以达到理论最优值。通常，IRSA在Wilcoxon秩和检验中表现良好，在大多数函数中与其他算法有显著差异。从上面可以得出结论，IRSA在23个基准函数中具有良好的性能。

从表中可以看出，F1~F4和F9~F11中有几个算法的p值大于0.05。这表明，这些算法的性能较好，可以达到理论最优值。IRSA在Wilcoxon秩和检验中表现良好，在大多数函数中与其他算法有显著差异。因此，可以得出结论，IRSA在23个基准函数中具有良好的表现。

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改写“从表中可以看出，F1~F4和F9~F11中有几个算法的p值大于0.05。这是因为这些基准函数相对简单，这些算法可以达到理论最优值。通常，IRSA在Wilcoxon秩和检验中表现良好，在大多数函数中与其他算法有显著差异。从上面可以得出结论，IRSA在23个基准函数中具有良好的性能。”

从表中可以看出，F1~F4和F9~F11中有几个算法的p值大于0.05，这是因为这些基准函数相对较为简单，这些算法可以达到理论最优值。IRSA在Wilcoxon秩和检验中表现优异，在大多数函数中与其他算法有显著差异，根据以上结果可以得出结论：IRSA在23个基准函数中具有良好的性能。

如何对sklearn.metrics中accuracy_score, f1_score, precision_score, recall_score几个值进行可视化

要对 `sklearn.metrics` 中的 `accuracy_score`、`f1_score`、`precision_score` 和 `recall_score` 这几个值进行可视化，你可以使用 Python 中的绘图库，如 Matplotlib 或 Seaborn。以下是一个示例代码，演示如何将这几个评估指标的值可视化为柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, precision_score, recall_score

# 假设你有真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 1]

# 计算评估指标的值
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)

# 创建柱状图
metrics = ['Accuracy', 'F1 Score', 'Precision', 'Recall']
values = [accuracy, f1, precision, recall]
plt.bar(metrics, values)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Evaluation Metrics')
plt.xlabel('Metric')
plt.ylabel('Score')

# 显示图形
plt.show()

这段代码使用 `accuracy_score`、`f1_score`、`precision_score` 和 `recall_score` 函数计算真实标签和预测标签之间的评估指标的值，并将其绘制为柱状图。你可以根据实际情况调整输入数据和图形特性以满足你的需求。