# 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) #包括两列，分别表示为正例和负例的概率 print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) print("混淆矩阵：") print(cm) score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score)结合以上代码，解释混淆矩阵中行和列分别代表什么，生成一段代码：可以更直接明了的显示混淆矩阵

混淆矩阵中行和列分别代表预测结果和实际结果。具体地说，行表示预测的分类，列表示实际的分类。混淆矩阵的四个格子分别表示：

- TP（True Positive）：预测为正例，实际也为正例；
- FN（False Negative）：预测为负例，实际为正例；
- FP（False Positive）：预测为正例，实际为负例；
- TN（True Negative）：预测为负例，实际也为负例。

可以使用以下代码更直接明了地显示混淆矩阵：

import seaborn as sns

cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.show()

该代码使用了`seaborn`库中的`heatmap()`函数，将混淆矩阵以热力图的形式展示出来。其中，`annot=True`表示在每个格子中显示数值，`fmt='d'`表示数值按照整数格式显示，`cmap='Blues'`表示使用蓝色调色板。`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`用于设置横纵轴标签。最后，使用`plt.show()`将图形显示出来。

相关问题

# 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score) 以上代码为上面问题代码的后续内容，分析一下准确率跟正例负例是真么来的，并添加一段代码显示混淆矩阵

首先，代码中的 `model_tfidf` 是一个 TF-IDF 模型对象，`valid_X` 是用于验证的文本数据，`valid_y` 是对应的标签数据。`valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X)` 将验证集文本数据转换为稀疏矩阵表示，并且使用训练好的分类器 `clf` 对其进行预测，得到预测结果 `pre_valid`。`clf.predict_proba(valid_vec)` 返回的是每个样本属于各个类别的概率，而 `clf.predict(valid_vec)` 则是返回每个样本最可能属于的类别。`sum(pre_valid == 1)` 统计预测为正例的数量，`sum(pre_valid == 0)` 统计预测为负例的数量。

准确率计算使用了 `sklearn.metrics` 中的 `accuracy_score` 函数，该函数用于计算预测结果和真实标签之间的准确率。具体地，`score = accuracy_score(pre_valid,valid_y)` 计算了预测结果 `pre_valid` 和标签数据 `valid_y` 之间的准确率。

混淆矩阵可以通过 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数来计算。该函数的参数是真实标签和预测结果，返回的是混淆矩阵。具体代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid)
print("混淆矩阵：")
print(cm)

其中 `valid_y` 是真实标签，`pre_valid` 是预测结果。输出的混淆矩阵中，行代表真实标签，列代表预测结果，矩阵中的数字表示样本数。例如，混淆矩阵中的第一行第一列数字表示真实标签为负例、预测结果为负例的样本数。

model_SVC = LinearSVC() clf = CalibratedClassifierCV(model_SVC) clf.fit(train_vec,train_y) # 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) print("混淆矩阵：") print(cm) score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score)这是上面代码的后续，详细解释一下正例负例怎么来的，1跟0分别代表着什么

在这段代码中，我们使用了支持向量机（SVM）模型进行文本分类。首先，我们定义了一个线性SVM模型，并对其进行了校准（使用CalibratedClassifierCV），以得到更准确的概率预测结果。

接下来，我们使用训练好的TF-IDF向量化器将验证集的文档转换成矩阵（valid_vec），并使用训练好的SVM模型对其进行预测（pre_valid）。预测结果是一个概率值，表示文档属于正类或负类的概率。pre_valid[:5] 表示输出前五个文档属于正类和负类的概率值。

pre_valid = clf.predict(valid_vec) 表示将概率值转换为预测的标签值。在这里，我们假设当概率值大于0.5时，为正类（1），否则为负类（0）。

sum(pre_valid == 1) 和 sum(pre_valid == 0) 分别表示预测结果中正类和负类的文档数量。

混淆矩阵（confusion matrix）是评估分类模型性能的一种常用方法。它是一个二维表格，横轴表示预测结果，纵轴表示真实标签。在这个例子中，我们使用sklearn.metrics中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵。

准确率（accuracy）是分类模型性能的另一个指标，它表示模型正确分类的文档占总文档数的比例。在这里，我们使用sklearn.metrics中的accuracy_score函数计算准确率。