#使用训练好的模型对x .test进行预测，结果存储在变量y_ pred中 y_ pred = classifier . predict(x_ test) #构建混淆矩阵 #导入构建混淆矩阵的方法 from sklearn . metrics import confusion matrix #分别传入测试集的真实值和预测值来构建混淆矩阵，y_ test是样本真实结果，y pred是样本预测结果 cm = confusion_ matrix(y_ _test, y_ pred) print(cm) #使用逻辑回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集_上的准确性结果 print('accuracy of lr classifier:' ,classifier.score(x_ test,y_ test))

以下是回复：

首先，使用训练好的模型对测试集x_test进行预测，并将结果存储在y_pred变量中：
y_pred = classifier.predict(x_test)

然后，导入构建混淆矩阵的方法：
from sklearn.metrics import confusion_matrix

接着，构建混淆矩阵：
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

最后，使用逻辑回归模型自带的评分函数score，获得模型在测试集上的准确性结果：
print('accuracy of lr classifier:', classifier.score(x_test, y_test))