tn1, fp1, fn1, tp1 = confusion_matrix(test_y, y_pred_classes1).ravel() 求阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，特异性，灵敏度，f1-score 的 代码

好的，这是基于Python的scikit-learn库计算精度、召回率、F1分数等指标的一段代码片段：

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设test_y是实际标签列表，y_pred_classes1是预测结果的列表

# 计算混淆矩阵
tn1, fp1, fn1, tp1 = confusion_matrix(test_y, y_pred_classes1).ravel()

# 阳性预测值（Precision）
precision_pos1 = tp1 / (tp1 + fp1)

# 阴性预测值（Recall / Sensitivity）
recall_neg1 = tn1 / (tn1 + fn1)

# 灵敏度 = Recall / TPR
sensitivity1 = tp1 / (tp1 + fn1)

# 特异性 = Specificity = 1 - False Positive Rate (FPR)
specificity1 = tn1 / (fp1 + tn1)

# 阳性似然比 (Positive Likelihood Ratio, PLR)
plr1 = sensitivity1 / (1 - specificity1)

# 阴性似然比 (Negative Likelihood Ratio, NLR)
nlr1 = (1 - sensitivity1) / specificity1

# F1-score
f11 = f1_score(test_y, y_pred_classes1, average='binary')

# 打印结果
print("阳性预测值 (Precision):", precision_pos1)
print("阴性预测值 (Recall / Sensitivity):", recall_neg1)
print("阳性似然比 (PLR):", plr1)
print("阴性似然比 (NLR):", nlr1)
print("特异性:", specificity1)
print("灵敏度 (Sensitivity):", sensitivity1)
print("F1-Score:", f11)

这段代码首先生成混淆矩阵，然后根据矩阵的元素分别计算出所需的性能指标。注意，这里的`average='binary'`表示在计算F1 Score时，假设这是一个二分类问题。如果有多分类任务，则需要调整这个参数。