如何在load_wine数据集的测试集上得到混淆矩阵的结果

以下是在load_wine数据集的测试集上得到混淆矩阵的示例代码：

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载wine数据集
wine = load_wine()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3)

# 创建一个KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 在训练集上拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 输出混淆矩阵
print(conf_matrix)

输出结果类似于以下内容：

[[11  1  0]
 [ 0 16  0]
 [ 1  0 13]]

其中，混淆矩阵的每一行代表真实标签，每一列代表预测标签。例如，第一行第一列的值11表示真实标签为0（即wine.target中的第一个类），而预测标签也为0的样本有11个。对角线上的值表示分类正确的样本数，其他位置的值表示分类错误的样本数。