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") Plt.show()

这是一个混淆矩阵可视化的代码段。混淆矩阵是一种用于评估分类器性能的矩阵，它将预测结果与真实结果进行比较，并计算出分类器的准确率、召回率、F1分数等指标。以下是代码段的解释：

- `cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)` : 利用测试集的真实标签和预测标签生成混淆矩阵。
- `plt.figure(figsize = (8,8))` : 设置图像大小为 8x8。
- `sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D'])` : 使用 seaborn 库的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图。其中，`cm` 是混淆矩阵，`cmap` 是颜色图谱，`linecolor` 和 `linewidth` 是格子边框的颜色和宽度，`annot` 表示是否在每个格子中显示数字，`fmt` 表示数字的格式，`xticklabels` 和 `yticklabels` 分别表示 x 轴和 y 轴的标签。
- `plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual")` : 设置 x 轴和 y 轴的标签。
- `Plt.show()` : 显示图像。注意，`Plt` 应该是一个拼写错误，应该是 `plt`。

通过混淆矩阵可视化，我们可以更直观地了解分类器的分类效果，判断哪些类别容易被分类错误，从而针对性地优化分类算法。