用一个数据集构建了二元逻辑回归模型，只有训练集，帮我把这个训练集的混淆矩阵和f1分数代码写一下

当只有训练集时，我们可以使用交叉验证的方法来计算混淆矩阵和F1分数。以下是使用R语言计算混淆矩阵和F1分数的示例代码：

# 导入所需库
library(caret)
library(pROC)

# 创建一个随机数据集作为示例
set.seed(123)
data <- data.frame(
  feature1 = rnorm(100),
  feature2 = rnorm(100),
  label = sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE)
)

# 定义交叉验证的控制参数
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5)

# 构建二元逻辑回归模型
model <- train(label ~ ., data = data, method = "glm", family = "binomial", trControl = ctrl)

# 在训练集上进行预测
predicted <- predict(model, newdata = data, type = "raw")
predicted <- ifelse(predicted >= 0.5, 1, 0)

# 创建混淆矩阵
confusionMatrix <- confusionMatrix(data$label, predicted)

# 计算F1分数
f1_score <- roc(data$label, predicted)$auc

# 打印混淆矩阵和F1分数
print(confusionMatrix)
cat("F1 Score:", f1_score)

这段代码首先导入了`caret`和`pROC`库。然后，创建了一个随机数据集作为示例。接着，定义了交叉验证的控制参数。然后，使用`train`函数构建二元逻辑回归模型，并在训练集上进行预测。接下来，使用`confusionMatrix`函数创建混淆矩阵，并使用`roc`函数计算F1分数。

最后，通过打印混淆矩阵和F1分数来输出结果。

希望这可以满足你的需求！如果你还有其他问题，请随时向我提问。