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如何从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签？

从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

定义真实标签和预测标签：

y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])

计算混淆矩阵：

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

获取行/列标签：

labels = np.unique(y_true)

完整的代码示例如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
labels = np.unique(y_true)

print("混淆矩阵：")
print(cm)
print("行/列标签：")
print(labels)

混淆矩阵是一个二维数组，行标签和列标签分别表示真实标签和预测标签的取值。行/列标签可以通过np.unique()函数获取，该函数返回数组中的唯一值，并按升序排列。

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