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TextBlob并不直接提供用于计算模型评估指标的功能。如果你想评估TextBlob在文本分类任务中的性能，可以使用其他库如scikit-learn来计算评估指标，例如准确率、召回率、F1分数等。
下面是一个简单的示例代码，使用scikit-learn来评估TextBlob在情感分析任务中的准确率：
from textblob import TextBlob from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设有一个带有标签的文本数据集 data = [("I love this movie", "positive"), ("This movie is terrible", "negative"), ("The acting was great", "positive"), ("I did not like the ending", "negative")] # 分割数据集为训练集和测试集 X = [text for text, label in data] y = [label for text, label in data] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用TextBlob进行情感分析 predicted_labels = [TextBlob(text).sentiment.polarity > 0 for text in X_test] # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, predicted_labels) print("Accuracy:", accuracy) 以上代码中，我们首先定义了一个包含文本和标签的数据集，然后将其分割为训练集和测试集。接下来，我们使用TextBlob对测试集中的文本进行情感分析，并将结果转换为二元标签（positive/negative）。最后，使用scikit-learn的accuracy_score函数计算准确率。
除了准确率，你还可以使用其他评估指标来评估TextBlob在文本分类任务中的性能，具体取决于你的需求和任务。
