sklearn confusion_matrix: ValueError:没有足够的值来解包(预期为4，实际为1)

sklearn confusion_matrix是scikit-learn库中用于计算混淆矩阵的函数。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它可以展示模型预测结果与真实标签之间的差异。

根据给出的错误信息"ValueError:没有足够的值来解包(预期为4，实际为1)"，这个错误通常是由于混淆矩阵的输入数据格式不正确导致的。混淆矩阵的输入应该是预测结果和真实标签两个数组，且两个数组的长度应该相等。

解决这个错误的方法是检查输入数据的格式和长度是否正确。确保预测结果和真实标签的数组长度相等，并且数据类型正确。另外，还需要确保预测结果和真实标签的取值范围正确，通常应为整数类型。

以下是一个示例代码，展示了如何正确使用sklearn confusion_matrix函数：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

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

在这个示例中，预测结果和真实标签的长度都为5，且取值范围为0和1。混淆矩阵的输出结果是一个2x2的矩阵，表示了模型的预测结果与真实标签之间的差异。

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