在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。
1. 准确率（Accuracy）：
准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 0, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")2. 精确率（Precision）：
精确率是指在预测为正的样本中，实际为正的比例。它关注的是预测为正的样本中真正为正的比例。
from sklearn.metrics import precision_score
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision}")3. 召回率（Recall）：
召回率是指在所有实际为正的样本中，被预测为正的比例。它关注的是实际为正的样本中被正确预测为正的比例。
from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall}")4. F1 分数：
F1 分数是精确率和召回率的调和平均数，它综合了精确率和召回率的信息。
from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1 Score: {f1}")