某二分类器的预测结果为$\hat{y} = [0,1,0,1,0,1,1,1,0,1]$，实际标签为$y = [0,0,0,1,0,1,1,1,0,0]$，计算Accuracy, Precision、Recall和F1各是多少？

首先需要对预测结果和实际标签进行比较，可以得到以下混淆矩阵：

| | 预测为正例 | 预测为反例 |
|----|-----------|-----------|
| 实际为正例 | 4 | 2 |
| 实际为反例 | 1 | 3 |

根据混淆矩阵，可以计算出以下指标：

- Accuracy（准确率）：分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。
$$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN} = \frac{4 + 3}{4 + 2 + 1 + 3} = 0.7$$

- Precision（精确率）：分类器正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。
$$Precision = \frac{TP}{TP + FP} = \frac{4}{4 + 2} = 0.67$$

- Recall（召回率）：分类器正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
$$Recall = \frac{TP}{TP + FN} = \frac{4}{4 + 1} = 0.8$$

- F1 Score（F1 分数）：综合考虑 Precision 和 Recall 的一个指标。
$$F1 = \frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall} = \frac{2 \times 0.67 \times 0.8}{0.67 + 0.8} = 0.727$$

因此，该分类器的 Accuracy 为 0.7，Precision 为 0.67，Recall 为 0.8，F1 Score 为 0.727。