使用混淆矩阵计算分类器评估

Question

我尝试设计分类器并使用混淆矩阵计算其评估，但所有评估指标均得出相同的结果。我的代码如下：

    if system_decision == correct_class:
        TP = TP + 1
        FN = FN + 1
    else:
        TN = TN + 1
        FP = FP + 1

根据上述代码，如果我有100个样本，并导致90个正确决定和10个错误决定，例如，将它们应用于方程式时，我将获得相同的准确性，精度，召回率和f1得分。请任何人能帮助我如何以编程方式为分类器获取正确的混淆矩阵。