sklearn.metrics.confusion_matrix(y_test, probs > .5)

这是一个用于计算混淆矩阵的函数，其中y_test是真实的标签，probs是你的模型对于每个样本预测的概率。这个函数将根据设定的阈值（这里是0.5）将概率转换为二进制分类结果，然后将真实标签和预测结果作为输入，输出一个混淆矩阵。混淆矩阵是一个表格，用于评估分类模型的质量，其中行表示真实标签，列表示预测结果。它可以帮助你了解模型的精确度、召回率、F1分数等指标。