在panda框架中计算不同列的混淆矩阵？

在panda框架中计算不同列的混淆矩阵可以通过使用scikit-learn库中的confusion_matrix函数来实现。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，用于比较实际观测值与模型预测值之间的差异。

以下是一个示例代码，展示如何在panda框架中计算不同列的混淆矩阵：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设我们有一个名为df的pandas DataFrame，其中包含实际观测值和模型预测值两列
df = pd.DataFrame({'Actual': [1, 0, 1, 0, 1], 'Predicted': [1, 0, 0, 0, 1]})

# 提取实际观测值和模型预测值列
y_actual = df['Actual']
y_predicted = df['Predicted']

# 计算混淆矩阵
confusion_mat = confusion_matrix(y_actual, y_predicted)

# 打印混淆矩阵
print(confusion_mat)

运行以上代码，将会输出计算得到的混淆矩阵：

[[1 1]
 [0 3]]

混淆矩阵是一个2x2的矩阵，每行代表实际观测值的类别，每列代表模型预测值的类别。矩阵的每个元素表示模型预测值和实际观测值在对应类别下的数量。

在上述示例中，混淆矩阵的第一行第一列的值为1，表示模型预测为正类且实际观测值也为正类的数量；第一行第二列的值为1，表示模型预测为负类但实际观测值为正类的数量；第二行第一列的值为0，表示模型预测为正类但实际观测值为负类的数量；第二行第二列的值为3，表示模型预测为负类且实际观测值也为负类的数量。

根据混淆矩阵，可以计算出模型的准确率、召回率、精确率等评价指标，进一步评估模型的性能。

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