指定ML模型的二元分类性能，包括准确度、召回率、精确度和F1分数。


请给出特定数据集中，二元分类问题的混淆矩阵（confusion matrix），如下所示：
真正例（True Positive）：样本属于正例且被预测为正例
假负例（False Negative）：样本属于正例但被预测为负例
假正例（False Positive）：样本属于负例但被预测为正例
真负例（True Negative）：样本属于负例且被预测为负例。
1,000个测试样品中，训练模型正确预测正例的数量为800个，预测负例的数量为50个；并且模型正确预测负例的数量为125个，预测误判为正例的数量为25个。
真实情况\预测结果 | 正例 | 负例  
---|---|---
正例 | True Positive (TP)=800 | False Negative (FN)=200  
负例 | False Positive (FP)=25 | True Negative (TN)=875

对于该混淆矩阵，计算以下二元分类性能指标如下：

- 准确度（Accuracy）= (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) = (800 + 875) / 1000 = 0.9375 
- 召回率（Recall）= TP / (TP + FN) = 800 / (800 + 200) = 0.8 
- 精确度（Precision）= TP / (TP + FP) = 800 / (800 + 25) = 0.9697
- F1分数（F1-score）= 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) = 2 * 0.9697 * 0.8 / (0.9697 + 0.8) = 0.8771