自动主题标签评估度量

以下是一个使用Python编写的示例代码，用于评估自动主题标签的度量：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

# 实际的标签
actual_labels = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
# 预测的标签
predicted_labels = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0]

# 计算精确度（Precision）
precision = precision_score(actual_labels, predicted_labels)
print("Precision: ", precision)

# 计算召回率（Recall）
recall = recall_score(actual_labels, predicted_labels)
print("Recall: ", recall)

# 计算F1得分
f1 = f1_score(actual_labels, predicted_labels)
print("F1 score: ", f1)

请注意，该示例使用了sklearn.metrics模块中的precision_score、recall_score和f1_score函数来计算评估度量。这些函数需要传入实际的标签和预测的标签作为参数，并返回对应的评估度量值。

你可以根据自己的实际需求修改实际标签和预测标签的值，并根据需要添加其他的评估度量指标。