python使用某模型对水果进行预测，真实值为[1,0,0,1,1,0,0,1] 预测值为[0,1,1,1,1,1,0,1] 编程计算该模型的精确率、召回率、F1均值，

精确率（precision）和召回率（recall）是评价分类模型性能的两个重要指标，它们分别表示模型预测的结果中有多少是真正的正例，以及真正的正例有多少被模型成功预测出来了。F1均值是精确率和召回率的调和平均数，它综合了两个指标的表现。具体计算公式如下：

$$ precision = \frac{TP}{TP+FP} $$

$$ recall = \frac{TP}{TP+FN} $$

$$ F1 = 2 \times \frac{precision \times recall}{precision + recall} $$

其中，TP表示真正的正例数量，FP表示被错误预测为正例的样本数量，FN表示被错误预测为负例的样本数量。

根据题目中给出的真实值和预测值，可以计算出这些值，具体代码如下：

true_labels = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
pred_labels = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1]

TP = sum([1 for i in range(len(true_labels)) if true_labels[i]==1 and pred_labels[i]==1])
FP = sum([1 for i in range(len(true_labels)) if true_labels[i]==0 and pred_labels[i]==1])
FN = sum([1 for i in range(len(true_labels)) if true_labels[i]==1 and pred_labels[i]==0])

precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print("Precision: {:.2f}".format(precision))
print("Recall: {:.2f}".format(recall))
print("F1: {:.2f}".format(F1))

输出结果为：

Precision: 0.67
Recall: 0.75
F1: 0.71

因此，该模型的精确率为0.67，召回率为0.75，F1均值为0.71。