TextBlob并不直接提供用于計算模型評估指標的功能。如果你想評估TextBlob在文本分類任務中的性能，可以使用其他庫如scikit-learn來計算評估指標，例如準確率、召回率、F1分數等。

下面是一個簡單的示例代碼，使用scikit-learn來評估TextBlob在情感分析任務中的準確率：

from textblob import TextBlob
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假設有一個帶有標簽的文本數據集
data = [("I love this movie", "positive"),
        ("This movie is terrible", "negative"),
        ("The acting was great", "positive"),
        ("I did not like the ending", "negative")]

# 分割數據集為訓練集和測試集
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進行情感分析
predicted_labels = [TextBlob(text).sentiment.polarity > 0 for text in X_test]

# 計算準確率
accuracy = accuracy_score(y_test, predicted_labels)
print("Accuracy:", accuracy)

以上代碼中，我們首先定義了一個包含文本和標簽的數據集，然后將其分割為訓練集和測試集。接下來，我們使用TextBlob對測試集中的文本進行情感分析，并將結果轉換為二元標簽（positive/negative）。最后，使用scikit-learn的accuracy_score函數計算準確率。

除了準確率，你還可以使用其他評估指標來評估TextBlob在文本分類任務中的性能，具體取決于你的需求和任務。