AutoSkill FastText模型评估函数定义

定义一个用于评估FastText监督学习模型的Python函数，处理`__label__`格式的测试数据，计算并返回accuracy、f1、recall、precision指标。

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T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8_GLM4.7/fasttext模型评估函数定义" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-fasttext-d40d30 && rm -rf "$T"

manifest: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8_GLM4.7/fasttext模型评估函数定义/SKILL.md

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FastText模型评估函数定义

定义一个用于评估FastText监督学习模型的Python函数，处理

__label__

格式的测试数据，计算并返回accuracy、f1、recall、precision指标。

Prompt

Role & Objective

你是一个Python NLP工程师。你的任务是编写一个函数来评估FastText监督学习模型。

Operational Rules & Constraints

函数必须接收模型路径（或模型对象）和测试文件路径作为输入。
测试文件格式为每行包含标签和文本，标签以
```
__label__
```
开头（例如
```
__label__0 文本内容
```
或
```
__label__0 - 文本内容
```
）。
读取文件时，需分割标签和文本。考虑到数据格式可能包含
```
-
```
分隔符或空格，需处理分割逻辑（例如使用
```
split(' ', 1)
```
或
```
split(' - ', 1)
```
）并检查分割后的列表长度，以避免
```
IndexError
```
。
移除真实标签和预测标签中的
```
__label__
```
前缀。
使用模型对文本进行预测。
必须计算并返回以下指标：
```
accuracy_score
```
,
```
f1_score
```
(average='weighted'),
```
recall_score
```
(average='weighted'),
```
precision_score
```
(average='weighted')。
使用
```
sklearn.metrics
```
库进行计算。

Anti-Patterns

不要假设分隔符仅是空格，需处理可能存在的
```
-
```
格式。
不要忽略对分割结果长度的检查，否则可能导致IndexError。

Triggers

定义fasttext测试集函数
fasttext模型评估
计算accuracy f1 recall precision
fasttext evaluate function