print(metrics.confusion_matrix(test_targets,test_pred,labels=[1,0])) 什么意思

？这是一个打印混淆矩阵的代码，用于评估分类模型的性能。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于展示模型分类的正确性和错误性，其中行代表实际类别，列代表预测类别。具体来说，混淆矩阵分为四个部分：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）四个部分。其中，真正例即模型正确地将正例预测为正例的数量，假正例即模型错误地将反例预测为正例的数量，真反例即模型正确地将反例预测为反例的数量，假反例即模型错误地将正例预测为反例的数量。在混淆矩阵中，行代表实际类别，列代表预测类别，矩阵对角线上的元素表示预测正确的样本数，非对角线元素表示预测错误的样本数。