SkLearn中显示错误的混淆矩阵

SkLearn是一个Python的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的一种常用工具，用于展示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。混淆矩阵的主要元素包括真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

• 真正例（True Positive, TP）：模型将正例预测为正例的数量。
• 假正例（False Positive, FP）：模型将反例预测为正例的数量。
• 真反例（True Negative, TN）：模型将反例预测为反例的数量。
• 假反例（False Negative, FN）：模型将正例预测为反例的数量。

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）。这些指标可以帮助我们全面评估模型的性能和效果。

在SkLearn中，可以使用confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。该函数接受真实标签和预测结果作为输入，并返回一个二维数组表示混淆矩阵。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出结果为：

[[1 1]
 [1 2]]

对应的混淆矩阵为：

        预测为0   预测为1
真实为0    1        1
真实为1    1        2

根据混淆矩阵，我们可以计算出准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标，以更全面地评估模型的性能。

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