cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)用法

这是一个sklearn.metrics模块中用于计算混淆矩阵的函数。其中y_label代表真实标签，y_pred_s代表分类器预测得到的结果。混淆矩阵是一个N*N的矩阵，代表了分类器将样本划分到不同类别的情况，其中N代表类别数。混淆矩阵中的每一个元素代表的含义如下：

- 真阳性(True Positive, TP): 实际为正样本，被正确地预测为正样本
- 假阳性(False Positive, FP): 实际为负样本，被错误地预测为正样本
- 假阴性(False Negative, FN): 实际为正样本，被错误地预测为负样本
- 真阴性(True Negative, TN): 实际为负样本，被正确地预测为负样本

通过计算混淆矩阵可以得到一些评价指标，如准确率、召回率、F1值等，用于评估分类器的性能。