导入 numpy 科学计算库

import numpy as np

y_true 表示真实标签

np.random.seed(0) y_true = np.random.randint(0,2,1000)

y_true 表示预测标签

np.random.seed(1) y_pred = np.random.randint(0,2,1000)

任务1：根据公式计算预测结果的精度

########## Begin ########## true_positive = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1)) false_positive = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 1)) precision = true_positive / (true_positive + false_positive) ########## End ##########

任务2：根据公式计算预测结果的召回率

########## Begin ########## false_negative = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0)) recall = true_positive / (true_positive + false_negative) ########## End ##########

打印结果

print("预测结果的精度是{}，召回率是{}。".format(precision, recall)