print(metrics.confusion_matrix( ))

这是一个Python代码片段，用于计算混淆矩阵并打印其结果。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于展示分类器的性能。它显示了分类器将样本分为真正例、假正例、真反例和假反例的数量。具体实现需要填写一个参数，即分类器的预测结果和真实标签结果。示例代码如下：

print(metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))

其中，y_true 是真实的标签值，y_pred 是分类器预测的标签值。将这两个参数传递给 metrics.confusion_matrix() 函数，即可计算出混淆矩阵并打印其结果。需要注意的是，y_true 和 y_pred 的长度必须相等，且对应位置的值必须表示同一个样本的标签值。