定义实验数据集中精神分裂症样本数量为P，正常健康样本数量为N，TP（true positive）表示真阳性，即精神分裂症样本被正确分类成精神分裂症的样本数；TN（true negative）表示真阴性，即正常健康样本被正确分类成正常健康的样本数；FP（false positive）表示假阳性，即正常健康样本被错误分类成精神分裂症的样本数；FN（false negative）表示假阴性，即精神分裂症样本被错误分类成正常健康的样本数。

这是一个二分类问题，可以使用混淆矩阵来衡量模型的性能。混淆矩阵如下所示：

| | 预测为精神分裂症 | 预测为正常健康 |
| -------- | -------------- | -------------- |
| 实际为精神分裂症 | TP | FN |
| 实际为正常健康 | FP | TN |

其中，精度（accuracy）表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例，可以用下式计算：

$$accuracy = \frac{TP + TN}{P + N}$$

召回率（recall）表示所有真实精神分裂症样本中被正确分类的比例，可以用下式计算：

$$recall = \frac{TP}{P}$$

精确率（precision）表示所有预测为精神分裂症的样本中真实精神分裂症样本的比例，可以用下式计算：

$$precision = \frac{TP}{TP + FP}$$

F1值（F1 score）是召回率和精确率的调和平均值，可以用下式计算：

$$F1 = 2 \cdot \frac{precision \cdot recall}{precision + recall}$$

这些指标可以帮助评估模型的性能，根据实际场景的需求选择合适的评价指标。

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import matplotlib.pyplot as plt

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train_samples = 800
test_samples = 200

# 饼状图的标签
labels = ['训练集', '测试集']

# 饼状图的数据
sizes = [train_samples, test_samples]

# 饼状图的颜色
colors = ['#ff9999','#66b3ff']

# 绘制饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

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plt.title('训练集和测试集样本数量分布')

# 显示图形
plt.axis('equal')
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个显示训练集和测试集样本数量分布的饼状图。