混淆矩阵的绘制，并优化一下图形

混淆矩阵（Confusion Matrix），也称为错误矩阵，是一种用于评估分类模型性能的表格，通过比较模型预测结果与实际标签之间的匹配情况，展示真阳性（True Positive, TP）、假阳性（False Positive, FP）、真阴性（True Negative, TN）和假阴性（False Negative, FN）四个指标。通常用于二分类或多分类任务。

在Python中，最常用的库是`sklearn.metrics`，它包含了绘制混淆矩阵的方法`plot_confusion_matrix`。以下是一个基本的例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, plot_confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 假设我们有y_true的真实标签和y_pred的预测结果
y_true = [...]
y_pred = [...]

# 对类别进行编码
lb = LabelBinarizer()
y_true_bin = lb.fit_transform(y_true)
y_pred_bin = lb.transform(y_pred)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true_bin, y_pred_bin)

# 绘制混淆矩阵
plt.figure(figsize=(10, 7))
plot_confusion_matrix(estimator=None, # 如果没指定，可以使用模型
                     cm=cm,
                     labels=lb.classes_,
                     cmap=plt.cm.Blues,
                     xticks_rotation='vertical')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

为了优化图形，可以考虑以下几个方面：

1. **颜色映射**：选择合适的颜色方案，如`Blues`、`hot`或自定义色彩，以提高对比度和易读性。
2. **轴标签**：清晰地标注混淆矩阵的各个部分，包括类别名称和行/列标题。
3. **调整比例**：如果矩阵较大，可以调整`figsize`参数以适应屏幕大小。
4. **文本清晰度**：保证标题、标签和数值清晰可见，避免字体过小导致模糊。
5. **图例**：对于有多类别的情况，添加图例说明每个颜色代表哪种预测结果对真实标签的关系。