confusion_matrix返回得到什么

`confusion_matrix`是一个用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一个表格，用于比较分类模型的预测结果和真实结果。它可以帮助我们了解模型的性能，包括准确率、召回率、F1得分等指标。`confusion_matrix`函数返回一个数组，其中行表示真实标签，列表示预测标签。数组中的每个元素表示真实标签和预测标签的组合数量。例如，数组中的第一行第二列表示真实标签为第一类，但被预测为第二类的样本数量。下面是一个使用`confusion_matrix`函数的例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0, 1]

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出结果为：

array([[1, 2],
       [1, 2]])

这个混淆矩阵表示真实标签为0的样本有1个被预测为0，2个被预测为1；真实标签为1的样本有1个被预测为0，2个被预测为1。