现在有一个csv文件导入，前23列作为输入层，24和25列作为输出层，且均为数值，要区分训练集和测试集，用sklearn库建立bp神经网络，要有预测结果评估指标，计算精确率、召回率、并计算出混淆矩阵

以下是Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, confusion_matrix

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取输入和输出数据
X = data.iloc[:, :23]
y = data.iloc[:, 23:25]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 输出结果
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('Confusion matrix:', confusion_matrix)

其中，`data.csv`是存储数据的csv文件名，`hidden_layer_sizes`表示隐藏层神经元的个数，`activation`表示激活函数，`solver`表示优化算法，`max_iter`表示最大迭代次数，`random_state`表示随机种子数。

评估指标的计算方法如下：

- 精确率（precision）：表示预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
- 召回率（recall）：表示实际为正类的样本中，被预测为正类的比例。
- 混淆矩阵（confusion matrix）：表示预测结果和实际结果的对比情况，由四个元素组成：真正类（true positive，TP）、假正类（false positive，FP）、真负类（true negative，TN）、假负类（false negative，FN）。

精确率和召回率的计算方法如下：

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

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

其中，$\text{TP}$表示真正类的数量，$\text{FP}$表示假正类的数量，$\text{FN}$表示假负类的数量。

混淆矩阵的计算方法如下：

$$ \begin{bmatrix} \text{TN} & \text{FP} \\ \text{FN} & \text{TP} \end{bmatrix} $$

其中，左上角表示真负类的数量，右上角表示假正类的数量，左下角表示假负类的数量，右下角表示真正类的数量。