写一个以正类为输入的混淆矩阵函数

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常见方法。它是一个二维矩阵，用于比较模型的预测结果和实际标签，以计算出模型的准确性、召回率、精确率等指标。

一个混淆矩阵通常由四个值组成：

真正类（True Positives，TP）：模型预测为正类且实际也为正类的数量。 真负类（True Negatives，TN）：模型预测为负类且实际也为负类的数量。 假正类（False Positives，FP）：模型预测为正类但实际为负类的数量。 假负类（False Negatives，FN）：模型预测为负类但实际为正类的数量。

通过混淆矩阵可以计算出以下指标：

准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本占总样本数的比例，计算公式为 (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。 精确率（Precision）：真正类占模型预测为正类的比例，计算公式为 TP/(TP+FP)。 召回率（Recall）：真正类占实际为正类的比例，计算公式为 TP/(TP+FN)。 F1 值（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率的指标，计算公式为 2(PrecisionRecall)/(Precision+Recall)。

混淆矩阵在许多领域有广泛的应用，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。通过分析混淆矩阵的指标，可以评估模型的分类能力和性能。

腾讯云提供了一系列云计算相关产品，包括但不限于：

1. 云服务器（Elastic Compute Cloud，ECC）：提供弹性、安全、高性能的云服务器实例，适用于各种计算场景。 产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 云数据库（TencentDB）：提供多种数据库解决方案，如关系型数据库、分布式数据库、缓存数据库等。 产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
3. 人工智能平台（AI Lab）：为开发者提供深度学习、机器学习等人工智能技术和服务。 产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ai
4. 云存储（Cloud Object Storage，COS）：提供高可靠、低成本的云端对象存储服务，适用于海量数据的存储和访问。 产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos

通过使用腾讯云的相关产品，可以实现云计算领域的各种需求，包括但不限于搭建云服务器、管理云数据库、运行人工智能算法、存储和处理大规模数据等。

希望以上回答能满足您的需求，如有其他问题，请随时提问。