TextBlob并不直接提供用于计算模型评估指标的功能。如果你想评估TextBlob在文本分类任务中的性能，可以使用其他库如scikit-learn来计算评估指标，例如准确率、召回率、F1分数等。
下面是一个简单的示例代码，使用scikit-learn来评估TextBlob在情感分析任务中的准确率：
from textblob import TextBlob
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设有一个带有标签的文本数据集
data = [("I love this movie", "positive"),
("This movie is terrible", "negative"),
("The acting was great", "positive"),
("I did not like the ending", "negative")]
# 分割数据集为训练集和测试集
X = [text for text, label in data]
y = [label for text, label in data]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用TextBlob进行情感分析
predicted_labels = [TextBlob(text).sentiment.polarity > 0 for text in X_test]
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predicted_labels)
print("Accuracy:", accuracy)
以上代码中，我们首先定义了一个包含文本和标签的数据集，然后将其分割为训练集和测试集。接下来，我们使用TextBlob对测试集中的文本进行情感分析，并将结果转换为二元标签（positive/negative）。最后，使用scikit-learn的accuracy_score函数计算准确率。
除了准确率，你还可以使用其他评估指标来评估TextBlob在文本分类任务中的性能，具体取决于你的需求和任务。
