sklearn confusion_matrix在错误的位置显示错误的尺寸/刻度线

sklearn confusion_matrix是scikit-learn库中用于计算混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它展示了模型预测结果与真实标签之间的差异。

混淆矩阵通常是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示在给定真实标签和预测结果的情况下，样本的数量。混淆矩阵可以帮助我们分析模型的分类准确性、误判情况以及不同类别之间的混淆情况。

sklearn confusion_matrix函数的输入参数包括真实标签和预测结果，它会返回一个混淆矩阵的数组。该函数可以用于多分类问题和二分类问题。

在sklearn confusion_matrix显示错误的尺寸/刻度线的问题可能是由于绘图时的参数设置不正确导致的。可以尝试调整绘图的尺寸和刻度线的设置来解决该问题。

以下是一个示例代码，展示了如何使用sklearn confusion_matrix函数计算混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 真实标签和预测结果
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出结果为：

[[1 1]
 [1 2]]

在这个例子中，混淆矩阵的第一行表示真实标签为0的样本，第一列表示预测结果为0的样本。混淆矩阵的第二行表示真实标签为1的样本，第二列表示预测结果为1的样本。根据混淆矩阵，我们可以看到有1个样本被正确分类为0，有2个样本被正确分类为1，有1个样本被错误分类为0，有1个样本被错误分类为1。

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