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import numpy from sklearn import metrics # 生成模拟数据：实际标签和预测标签（二项分布，概率为 0.9）： actual = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) # 实际标签 predicted = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) # 预测标签 # 计算 F1 分数（精确率和召回率的调和平均数） F1_score = metrics.f1_score(actual, predicted) print(F1_score)