绘制不同模型的准确率、召回率和F1值的图表。

以下是一个使用Python中的matplotlib库绘制不同模型的准确率、召回率和F1值的图表的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 模型名称
models = ['Model A', 'Model B', 'Model C', 'Model D']

# 模型的准确率、召回率和F1值
accuracy = [0.85, 0.92, 0.78, 0.89]
recall = [0.82, 0.95, 0.75, 0.91]
f1_score = [0.83, 0.93, 0.76, 0.90]

# 设置图表的宽度
bar_width = 0.3

# 绘制准确率条形图
plt.bar(models, accuracy, bar_width, label='Accuracy')

# 绘制召回率条形图
plt.bar([i + bar_width for i in range(len(models))], recall, bar_width, label='Recall')

# 绘制F1值条形图
plt.bar([i + 2 * bar_width for i in range(len(models))], f1_score, bar_width, label='F1 Score')

# 添加图例
plt.legend()

# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Models')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Accuracy, Recall, and F1 Score of Different Models')

# 显示图表
plt.show()

运行此代码将生成一个包含准确率、召回率和F1值的条形图，其中x轴表示不同的模型，y轴表示得分。每个模型的准确率、召回率和F1值分别用不同颜色的条形表示。可以根据需要进行修改和美化图表样式。