请帮我解释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")

这段代码用于生成混淆矩阵的热力图，具体解释如下：

1. `confusion_matrix(y_test, y_pred)`：这是用来计算混淆矩阵的函数，输入参数包括 y_test 和 y_pred，分别表示真实标签和预测标签。函数的返回值是一个由混淆矩阵构成的数组。

2. `plt.figure(figsize = (8,8))`：这是用来创建一个新的绘图窗口，并设置窗口的大小为8*8英寸。

3. `sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D'])`：这是用来绘制热力图的函数，输入参数包括混淆矩阵cm、颜色映射cmap、边框线颜色linecolor、线宽linewidth、是否添加注释annot、注释格式fmt、x轴标签xticklabels和y轴标签yticklabels。这里的热力图颜色使用的是蓝色调色板，边框线颜色为黑色，线宽为1，注释格式为空，x轴和y轴分别表示预测值和真实值的标签，这里分别为A、B、C、D。

4. `plt.xlabel("Predicted")`：这是用来设置x轴标签的函数，这里的标签为“Predicted”。

5. `plt.ylabel("Actual")`：这是用来设置y轴标签的函数，这里的标签为“Actual”。

综合起来，这段代码的作用是计算混淆矩阵，然后用热力图的形式展示出来，以便更加直观地评估分类模型的性能。