confusion_matrix方法在哪里

confusion_matrix方法是scikit-learn机器学习库中的一个函数，用于计算分类模型的混淆矩阵。它包含在sklearn.metrics模块中。您可以使用以下代码导入混淆矩阵函数：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

然后，您可以将模型的预测标签和实际标签传递给该函数，以计算混淆矩阵。例如：

y_true = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

这将输出以下混淆矩阵：

array([[2, 2],
       [1, 3]])

其中，第一行表示实际标签为0的样本中，模型预测为0的有2个，预测为1的有2个；第二行表示实际标签为1的样本中，模型预测为0的有1个，预测为1的有3个。

相关问题

(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

这段代码是在 R 语言中计算分类模型的准确率（accuracy）。其中`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量，`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量，这两个数字的和表示模型正确分类的样本数量。`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数，即混淆矩阵中所有元素的和，它表示模型总共分类的样本数量。

`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`将模型正确分类的样本数量除以总样本数量，得到模型分类的准确率。这个值越高，表示模型的分类效果越好。但需要注意的是，准确率并不能完全反映模型的性能，有时候需要结合其它指标来综合评估模型的表现。

(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix + )是什么意思

这个表达式是计算二分类模型的准确率（accuracy）的公式。

Confusion_matrix 是一个 2x2 的混淆矩阵（Confusion Matrix），其中第一行表示实际为负例的样本数量，第二行表示实际为正例的样本数量；第一列表示模型预测为负例的样本数量，第二列表示模型预测为正例的样本数量。

[1,1] 表示混淆矩阵中正确预测为负例的样本数量，[2,2] 表示正确预测为正例的样本数量。sum(Confusion_matrix) 表示混淆矩阵中所有样本的数量，也就是样本总数。

那么，(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix) 就是计算模型准确率的公式，即正确预测的样本数除以总样本数。