计算模型h的准确率、精确率和召回率。现有8条标签属于{0，1}的数据。它们的标签组成的向量为（1，1，1，1，0，0，0，0），设模型h对这8条数据的标签预测为（1，0，1，1，0，1，1，0）。请计算模型h的准确率、精确率与召回率。同时写出实现代码和解题过程

根据题意，我们可以先定义一些变量：

- TP（True Positive）：模型预测为1且实际也为1的样本数
- TN（True Negative）：模型预测为0且实际也为0的样本数
- FP（False Positive）：模型预测为1但实际为0的样本数
- FN（False Negative）：模型预测为0但实际为1的样本数

根据上述定义，我们可以计算模型的准确率、精确率和召回率：

- 准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
- 精确率 = TP / (TP + FP)
- 召回率 = TP / (TP + FN)

接下来，我们可以根据上述公式计算模型的准确率、精确率和召回率。具体实现代码如下：

# 标签向量
y_true = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
# 模型预测的标签向量
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]

# 计算 TP、TN、FP、FN
TP = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
TN = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 0])
FP = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1])
FN = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0])

# 计算准确率、精确率和召回率
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)

# 输出结果
print("准确率：", round(accuracy, 2))
print("精确率：", round(precision, 2))
print("召回率：", round(recall, 2))

根据上述代码，我们可以得到模型的准确率为0.75，精确率为0.67，召回率为0.75。