cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") Plt.show()各个代码解释

- `cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)`: 计算混淆矩阵，其中y_test是真实标签，y_pred是模型预测的标签。
- `plt.figure(figsize = (8,8))`: 创建一个大小为8x8的画布。
- `sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D'])`: 绘制热力图，其中cm是混淆矩阵，cmap参数指定了热力图的颜色，linecolor和linewidth参数指定了热力图中每个方格的边框线颜色和宽度，annot参数指定了是否在热力图中显示每个方格的具体数值，fmt参数指定了显示数值的格式，xticklabels和yticklabels参数分别指定了x轴和y轴上的标签。
- `plt.xlabel("Predicted")`: 设置x轴标签为"Predicted"。
- `plt.ylabel("Actual")`: 设置y轴标签为"Actual"。
- `Plt.show()`: 显示热力图。注意这里应该是plt.show()，而不是Plt.show()，因为大小写是有区别的。