混淆矩阵为[1064 0 0 0][5 1086 2 0][0 0 481 1][0 0 1 499],计算精确率、召回率、F1值、准确率

在计算精确率、召回率、F1值和准确率之前，我们需要先了解混淆矩阵中的各个术语含义：

- 真阳性（True Positive, TP）：预测为正例，实际也为正例。
- 假阳性（False Positive, FP）：预测为正例，实际为负例。
- 假阴性（False Negative, FN）：预测为负例，实际为正例。
- 真阴性（True Negative, TN）：预测为负例，实际也为负例。

根据混淆矩阵中的数据，我们可以得到以下结果：

- TP = 1064
- FP = 5 + 1 = 6
- FN = 2 + 1 = 3
- TN = 1086 + 481 + 499 = 2066

接下来，我们可以计算精确率、召回率、F1值和准确率：

- 精确率（Precision）：表示所有预测为正例中真正为正例的比例，即 $\frac{TP}{TP+FP}$。

$$Precision = \frac{1064}{1064+6} \approx 0.9944$$

- 召回率（Recall）：表示所有实际为正例中被正确预测为正例的比例，即 $\frac{TP}{TP+FN}$。

$$Recall = \frac{1064}{1064+3} \approx 0.9972$$

- F1值：综合考虑精确率和召回率的指标，F1值越高表示模型效果越好，即 $F1 = 2\times\frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall}$。

$$F1 = 2\times\frac{0.9944 \times 0.9972}{0.9944 + 0.9972} \approx 0.9958$$

- 准确率（Accuracy）：表示所有预测的结果中真正正确的比例，即 $\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}$。

$$Accuracy = \frac{1064+2066}{1064+6+3+1086+481+1+499} \approx 0.9978$$

因此，这个模型的精确率约为0.9944，召回率约为0.9972，F1值约为0.9958，准确率约为0.9978。