错误：`data`和`reference`应该是同级的因子。Logistic回归的混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，特别适用于二分类问题。对于Logistic回归模型而言，混淆矩阵可以帮助我们了解模型在预测结果上的准确性。

混淆矩阵包含四个重要的指标：真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假反例（False Negative, FN）。这些指标可以通过将模型的预测结果与真实标签进行比较来计算。

• 真正例（True Positive, TP）：模型将正例正确地预测为正例的数量。
• 真反例（True Negative, TN）：模型将反例正确地预测为反例的数量。
• 假正例（False Positive, FP）：模型将反例错误地预测为正例的数量。
• 假反例（False Negative, FN）：模型将正例错误地预测为反例的数量。

混淆矩阵的形式如下：

              预测正例    预测反例
真实正例    TP           FN
真实反例    FP           TN

混淆矩阵可以用于计算一系列评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

• 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
• 精确率（Precision）：模型预测为正例的样本中，真正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
• 召回率（Recall）：真正例占所有正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
• F1值（F1-Score）：综合考虑了精确率和召回率的指标，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

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