python多分类混淆矩阵

在机器学习中，混淆矩阵是用来评估分类模型的性能的一种矩阵。多分类混淆矩阵是评估多分类模型的性能的一种矩阵。在Python中，可以使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数来创建多分类混淆矩阵。

下面是一个示例代码，展示了如何使用confusion_matrix函数创建多分类混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 创建一个包含真实标签和预测标签的列表
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]

# 使用confusion_matrix函数创建多分类混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 打印出混淆矩阵
print(cm)

输出结果为：

array([[2, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [1, 0, 2]])

这个结果展示了三个类别的多分类混淆矩阵。其中，第一行表示真实标签为类别0的样本，第一列表示预测标签为类别0的样本。在本例中，有两个真实标签为类别0的样本被正确预测为类别0，一个真实标签为类别1的样本被错误预测为类别2，一个真实标签为类别2的样本被错误预测为类别0，两个真实标签为类别2的样本被正确预测为类别2。