knn混淆矩阵代码实例

knn是一种常见的分类算法，它的混淆矩阵可以通过sklearn.metrics中的confusion_matrix函数进行计算。下面是一个knn混淆矩阵代码实例：

引用中提供了一些算法的import语句，这里我们需要用到其中的KNeighborsClassifier算法。假设我们有一个训练集X_train和对应的标签y_train，还有一个测试集X_test和对应的标签y_test。我们可以将knn算法应用于训练集，然后用其对测试集进行预测，并计算混淆矩阵。具体代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设我们已经有训练集X_train和对应标签y_train，测试集X_test和对应标签y_test

# 定义knn分类器，这里假设k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 将knn分类器应用于训练集上
knn.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

上述代码中，我们首先使用KNeighborsClassifier算法定义了一个knn分类器，然后将其应用于训练集上。接下来，我们使用训练好的knn分类器对测试集进行预测，并计算混淆矩阵。最后，我们输出混淆矩阵。

在这段代码中，混淆矩阵被保存在变量cm中，其形式如下：

|真实标签\预测标签|正例|负例|
|---|---|---|
|正例|TP|FN|
|负例|FP|TN|

其中TP表示真正例（True Positive），即被正确地预测为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即被错误地预测为负例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即被错误地预测为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即被正确地预测为负例的样本数。