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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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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
عرض SKILL.md
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| name | FastText模型评估函数定义 |
| description | 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。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["fasttext","模型评估","sklearn","python","文本分类"] |
| triggers | ["定义fasttext测试集函数","fasttext模型评估","计算accuracy f1 recall precision","fasttext evaluate function"] |
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。
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。
__label__开头（例如 __label__0 文本内容 或 __label__0 - 文本内容）。-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。__label__前缀。accuracy_score, f1_score (average='weighted'), recall_score (average='weighted'), precision_score (average='weighted')。sklearn.metrics库进行计算。-格式。