绘制混淆矩阵代码分析

混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具，它展示了实际类别（True Label）与预测类别（Predicted Label）之间的对应关系。在Python中，我们可以使用一些库如`sklearn.metrics.confusion_matrix`来生成混淆矩阵。下面是一个简单的例子：

from sklearn import metrics
import pandas as pd

# 假设我们有真实的标签（y_true）和模型预测的结果（y_pred）
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
conf_mat = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 将混淆矩阵转换为pandas DataFrame，方便查看
df_conf_mat = pd.DataFrame(conf_mat, index=['Actual 0', 'Actual 1'], columns=['Predicted 0', 'Predicted 1'])

print(df_conf_mat)

这个代码会输出类似这样的矩阵：

          Predicted 0  Predicted 1
Actual 0            2             1
Actual 1            1             1

其中，行代表实际类别，列表示预测类别。对角线上的数字表示准确预测的数量，而上方和左边的元素则表示错误分类的情况。