libsvmpredict计算准确率、精确率、召回率

libsvm是一个用于支持向量机的库，它提供了一个用于预测的函数libsvmpredict。要计算准确率、精确率和召回率，你需要先获得预测结果和真实标签，然后使用这些值来计算这些指标。

下面是一个示例代码，展示了如何使用libsvmpredict计算准确率、精确率和召回率[^1]：

import svmutil

# 加载模型
model = svmutil.svm_load_model('model_file')

# 加载测试数据
test_labels, test_features = svmutil.svm_read_problem('test_data_file')

# 进行预测
predicted_labels, _, _ = svmutil.svm_predict(test_labels, test_features, model)

# 计算准确率
accuracy = svmutil.accuracy(test_labels, predicted_labels)

# 计算精确率、召回率和F1 score
precision, recall, f1_score, _ = svmutil.precision_recall_fscore_support(test_labels, predicted_labels)

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1_score)

请注意，你需要将模型文件和测试数据文件替换为你自己的文件路径。此外，你还需要安装libsvm库并导入svmutil模块。