解释一下这段代码from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

这段代码导入了 scikit-learn 中的 metrics 模块，其中包括了评估分类模型性能的一些函数。其中，accuracy_score 函数可以计算分类准确率（分类正确率），confusion_matrix 函数可以计算分类混淆矩阵（confusion matrix）。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

y_true = [0, 0, 1, 1, 1]
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)

输出结果如下：

Accuracy: 0.6
Confusion Matrix:
 [[1 1]
 [1 2]]

其中，准确率为 0.6，表示模型将 5 个样本中的 3 个分类正确；混淆矩阵为：

[[1 1]
 [1 2]]

表示真实标签为 0 的有 2 个，其中一个被预测为 1，一个被正确预测为 0；真实标签为 1 的有 3 个，其中一个被错误预测为 0，两个被正确分类为 1。