推荐答案
在 R 语言中，可以通过以下方式计算准确率、精确率、召回率和 F1 值：
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本题详细解读
1. 混淆矩阵
混淆矩阵是评估分类模型性能的基础工具。它展示了模型预测结果与实际结果的对比情况。通常，混淆矩阵的形式如下：
| Predicted Positive | Predicted Negative | |
|---|---|---|
| Actual Positive | True Positive (TP) | False Negative (FN) |
| Actual Negative | False Positive (FP) | True Negative (TN) |
2. 准确率 (Accuracy)
准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。计算公式为：
[ \text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{TN} + \text{FP} + \text{FN}} ]
3. 精确率 (Precision)
精确率是模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。计算公式为：
[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}} ]
4. 召回率 (Recall)
召回率是实际为正类的样本中，模型预测为正类的比例。计算公式为：
[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} ]
5. F1 值 (F1 Score)
F1 值是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的性能。计算公式为：
[ \text{F1 Score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} ]
通过以上公式和代码，可以在 R 语言中轻松计算这些评估指标。