cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

这段代码是用来计算分类模型的混淆矩阵（Confusion Matrix）的。其中，y_test是测试数据集中的真实标签，y_pred是模型预测出来的标签。

混淆矩阵是一种常见的评价分类模型性能的方式，它可以用来统计模型在不同类别上的预测情况。一般来说，混淆矩阵是一个 N × N 的矩阵，其中 N 是类别的数量。对于二分类问题，混淆矩阵的形式如下：

真实标签
正例 负例
------------------
预测正例 | TP FP
预测负例 | FN TN

其中，TP表示预测为正例且真实为正例的样本数量，FP表示预测为正例但真实为负例的样本数量，FN表示预测为负例但真实为正例的样本数量，TN表示预测为负例且真实为负例的样本数量。

通过混淆矩阵，我们可以计算出一些常见的分类模型评价指标，例如准确率、精确率、召回率、F1值等。