关于sklearn中的confusion_matrix()

sklearn中的confusion_matrix()是一个用于计算分类模型预测结果的混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的常用工具，它可以展示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的差异。

混淆矩阵是一个二维矩阵，其中行表示真实标签，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。具体而言，混淆矩阵包含了四个重要的指标：真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假反例（False Negative, FN）。

• 真正例（True Positive, TP）：模型将正例正确地预测为正例的次数。
• 真反例（True Negative, TN）：模型将反例正确地预测为反例的次数。
• 假正例（False Positive, FP）：模型将反例错误地预测为正例的次数。
• 假反例（False Negative, FN）：模型将正例错误地预测为反例的次数。

通过计算混淆矩阵，我们可以得到一些重要的性能指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

• 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
• 精确率（Precision）：模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
• 召回率（Recall）：真正为正例的样本中被模型预测为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
• F1值（F1-Score）：综合考虑了精确率和召回率的指标，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

confusion_matrix()函数的使用方法如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

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

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

输出结果为：

[[2 1]
 [1 2]]

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