如何从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签？
从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np- 定义真实标签和预测标签：
y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])- 计算混淆矩阵：
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)- 获取行/列标签：
labels = np.unique(y_true)完整的代码示例如下：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
labels = np.unique(y_true)
print("混淆矩阵：")
print(cm)
print("行/列标签：")
print(labels)混淆矩阵是一个二维数组，行标签和列标签分别表示真实标签和预测标签的取值。行/列标签可以通过np.unique()函数获取，该函数返回数组中的唯一值，并按升序排列。
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