如何打印混淆矩阵的标签和列名？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的一种常用工具，它展示了模型在不同类别上的分类结果与实际情况之间的差异。在打印混淆矩阵时，需要给出矩阵的标签和列名。

要打印混淆矩阵的标签和列名，可以使用Python中的混淆矩阵相关库，如Scikit-learn。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成示例数据
y_true = ['cat', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'bird']
y_pred = ['cat', 'dog', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog']

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 创建标签和列名
labels = ['cat', 'dog', 'bird']
columns = ['predicted cat', 'predicted dog', 'predicted bird']

# 绘制混淆矩阵热力图
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', xticklabels=columns, yticklabels=labels)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先使用示例数据生成混淆矩阵（confusion_matrix函数）。然后，创建标签和列名的列表。最后，使用seaborn库的heatmap函数绘制矩阵的热力图，并设置标签和列名。通过调整xticklabels和yticklabels参数，可以自定义标签和列名。最后，使用plt.show()显示混淆矩阵图形。

值得注意的是，以上示例代码仅展示了如何使用Python中的混淆矩阵相关库打印混淆矩阵的标签和列名，实际上在不同的编程语言和工具中，实现相同功能的方法可能会有所不同。

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