cm = confusion_matrix(rounded_labels, y_pred1)

这段代码是用来计算混淆矩阵的，其中 `rounded_labels` 是真实标签，`y_pred1` 是模型预测的标签。混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的矩阵，它将真实标签和预测标签分别分成了四个部分：真正例（True Positive, TP）、假正例(False Positive, FP)、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。其中，真正例表示模型正确地预测为正例的样本数量，假正例表示模型错误地预测为正例的样本数量，真反例表示模型正确地预测为反例的样本数量，假反例表示模型错误地预测为反例的样本数量。通过混淆矩阵，我们可以计算出各种评价指标，如精确度、召回率、F1值等。

相关问题

cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)用法

这是一个sklearn.metrics模块中用于计算混淆矩阵的函数。其中y_label代表真实标签，y_pred_s代表分类器预测得到的结果。混淆矩阵是一个N*N的矩阵，代表了分类器将样本划分到不同类别的情况，其中N代表类别数。混淆矩阵中的每一个元素代表的含义如下：

- 真阳性(True Positive, TP): 实际为正样本，被正确地预测为正样本
- 假阳性(False Positive, FP): 实际为负样本，被错误地预测为正样本
- 假阴性(False Negative, FN): 实际为正样本，被错误地预测为负样本
- 真阴性(True Negative, TN): 实际为负样本，被正确地预测为负样本

通过计算混淆矩阵可以得到一些评价指标，如准确率、召回率、F1值等，用于评估分类器的性能。

cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)举例

这是一个用于计算分类模型混淆矩阵的函数，其中参数 y_label 是真实标签，y_pred_s 是模型预测出的标签。函数的输出是一个混淆矩阵，其中每行代表真实标签的类别，每列代表模型预测的类别，矩阵中的每个元素代表预测为该类别但实际上是该行类别的样本数量。它可以帮助我们分析模型在每种类别上的表现，并找到模型可能出现的分类错误。