机器学习逻辑回归的混淆矩阵

混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。对于逻辑回归模型的混淆矩阵，我们可以使用以下代码计算并打印出来：

# 导入必要的库
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 计算混淆矩阵
lr = LogisticRegression(C = 0.01, penalty = 'l2')
lr.fit(X_train_undersample,y_train_undersample.values.ravel())
y_pred = lr.predict(X_test)

cnf_matrix = confusion_matrix(y_test,y_pred)
print("混淆矩阵：")
print(cnf_matrix)