约定：
- TP: 预测结果中正确的标签个数
- 这三个评价方式都是针对具体的某一类而言的，如果有多个类别，则需要为这多个类别分别计算precision,recall,f1 的值
1.1 precision
p = T P 预 测 的 所 有 标 签 个 数 p = \frac{TP}{预测的所有标签个数} p=预测的所有标签个数TP
1.2 recall
r = T P 真 实 的 所 有 正 确 标 签 个 数 r = \frac{TP}{真实的所有正确标签个数} r=真实的所有正确标签个数TP
1.3 f1
f 1 = 2 ∗ r ∗ p r + p f1 = \frac{2*r*p}{r+p} f1=r+p2∗r∗p