Sklearn混淆矩阵:如何获得蓝色

Sklearn混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具。它可以帮助我们了解模型在不同类别上的预测准确性和错误情况。混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测标签。每个单元格中的值表示模型将样本预测为某个类别的数量。

获得Sklearn混淆矩阵的步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

1. 准备真实标签和预测标签的数据：

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

1. 使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵：

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

1. 打印混淆矩阵：

print(cm)

输出结果为：

[[1 1]
 [2 2]]

在这个例子中，真实标签有两个类别（0和1），预测标签也有两个类别（0和1）。混淆矩阵的第一行表示真实标签为0的样本，第一列表示预测标签为0的样本。矩阵中的值表示模型在不同类别上的预测结果。

对于混淆矩阵的解读，我们可以根据矩阵中的值计算出一些评估指标，如准确率、召回率、精确率和F1值等。此外，混淆矩阵还可以可视化为热力图，以更直观地展示模型的分类性能。

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