# 计算模型的准确率、召回率、精确率等指标 tp = cm[1, 1] tn = cm[0, 0] fp = cm[0, 1] fn = cm[1, 0] acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn) precision = tp / (tp + fp) recall = tp / (tp + fn) f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1_score)

这是一段 Python 代码，用于计算分类模型的准确率、召回率、精确率和 F1 分数等指标。其中，tp 表示真正例数量，tn 表示真反例数量，fp 表示假正例数量，fn 表示假反例数量。acc 表示准确率，precision 表示精确率，recall 表示召回率，f1_score 表示 F1 分数。如果你有分类模型的预测结果和真实标签，就可以使用这段代码来评估模型的性能表现。