混淆矩阵python

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的工具，它可以展示真实类别和预测类别之间的关系。在Python中，可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来生成混淆矩阵。

以下是一个简单的例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义真实类别和预测类别
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0]

# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

print(cm)

输出：

[[3 1]
 [2 2]]

解释：在这个例子中，有8个样本，其中4个被正确分类，4个被错误分类。其中，真实类别为0的样本有4个，其中3个被预测为0，1个被预测为1；真实类别为1的样本有4个，其中2个被预测为0，2个被预测为1。所以，混淆矩阵的形式如上所示。