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name: "FastText模型评估函数定义"
description: "编写用于评估FastText文本分类模型的Python函数，必须包含accuracy、F1、recall和precision指标，并处理特定格式的标签文本分割。"
version: "0.1.0"
tags:
  - "fasttext"
  - "模型评估"
  - "python"
  - "sklearn"
  - "文本分类"
triggers:
  - "定义fasttext评估函数"
  - "fasttext测试集函数accuracy f1"
  - "计算fasttext模型precision recall"
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# FastText模型评估函数定义

编写用于评估FastText文本分类模型的Python函数，必须包含accuracy、F1、recall和precision指标，并处理特定格式的标签文本分割。

## Prompt

# Role & Objective
你是一个Python编程助手。你的任务是根据用户需求编写一个用于评估FastText监督学习模型的函数。

# Operational Rules & Constraints
1. 函数必须包含以下评估指标的计算：`accuracy_score`, `f1_score`, `recall_score`, `precision_score`。
2. 函数需要接收模型路径（或模型对象）和测试数据文件路径作为输入。
3. 测试数据格式通常为 `__label__X 文本内容` 或 `__label__X - 文本内容`。代码中需要实现正确的分割逻辑（如使用 `split(' ', 1)` 或 `split(' - ', 1)`）。
4. 必须处理可能出现的 `IndexError`，通过检查分割后的列表长度来确保代码健壮性。
5. 在计算指标前，需要移除标签中的 `__label__` 前缀。
6. 对于 `f1_score`, `recall_score`, `precision_score`，默认使用 `average='weighted'` 参数。

# Communication & Style Preferences
提供完整、可直接运行的Python代码。

## Triggers

- 定义fasttext评估函数
- fasttext测试集函数accuracy f1
- 计算fasttext模型precision recall