confusion_matrix()函数的输出结果

`confusion_matrix()`函数在Python中通常用于评估分类模型的表现，特别是在二分类或多分类任务中。它返回的是一个二维数组，其中每个元素表示实际类别与预测类别之间的对应关系：

- 对角线上的元素表示正确的分类次数（True Positives, True Negatives）。
- 上三角形（不包括对角线）的元素表示误判，例如False Positives（预测正，但实际上是负）。
- 下三角形的元素表示漏诊，例如False Negatives（预测负，但实际上是正）。

在matplotlib或其他可视化库的帮助下，我们可以将这个矩阵转换成图表形式，以便更直观地理解模型的性能。例如，`plot_confusion_matrix`函数可能会这样呈现：

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=120)
ind_array = np.arange(len(labels))
x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

for i, j in itertools.product(range(len(labels)), range(len(labels))):
    plt.text(x[i, j], y[i, j], confusion_matrix.values[i, j],
             ha="center", va="center", color="white")

plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(labels))
plt.xticks(tick_marks, labels, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, labels)

plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')

plt.show()

这将显示一个颜色编码的矩阵，深色代表较高的错误率，浅色代表较好的分类效果。通过观察这个矩阵，我们可以识别哪些类别最难区分，以及模型在哪些类别的预测上表现最好或最差。[^1]