假设在pyspark上，生成了SVM模型model,预测结果存储在predictions中。导入binaryclassificationmetrics怎样计算模型的性能指标，要求模拟输出的结果

在pyspark上，可以通过以下步骤导入binaryclassificationmetrics并计算模型的性能指标：

1. 首先导入binaryclassificationmetrics：

from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

2. 创建一个BinaryClassificationEvaluator对象，并设置其相关参数：

evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label")

其中，rawPredictionCol参数指定预测结果的列名，labelCol参数指定真实标签的列名。

3. 使用BinaryClassificationEvaluator对象的evaluate方法计算模型的性能指标：

auc = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "areaUnderROC"})
precision = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "precision"})
recall = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "recall"})
f1_score = evaluator.evaluate(predictions, {evaluator.metricName: "f1"})

其中，predictions是预测结果的DataFrame，auc是模型的AUC值，precision是模型的精确率，recall是模型的召回率，f1_score是模型的F1值。

4. 输出模型的性能指标：

print("AUC:", auc)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 score:", f1_score)

以上为模拟输出的结果，实际运行时可能会有所不同。