解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能表现。其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据处理。

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解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]):

这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵是在机器学习中用来评估分类模型的性能的一种矩阵。它可以显示出分类器在不同类别上的表现情况，包括正确分类和错误分类的情况。在该代码中，通过传入混淆矩阵、标题、颜色以及标签等参数，来生成可视化的混淆矩阵。

请帮我检查这段代码的错误：from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix , ConfusionMatrixDisplay def score_confuse(model_name,true_labels,pre_labels): #输出得分报告 print("\n"+model_name+"的得分报告：") print(classification_report(y_true=true_labels,y_pred=pre_labels) #输出混淆矩阵 disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(true_labels,pre_labels), display_labels=['0','1']) disp.plot(include_values = True,cmap = plt.cm.Blues,ax=None,xticks_rotation='horizontal',values_format='d') plt.show()

您的代码中存在一个括号未闭合的错误。在 `print(classification_report(y_true=true_labels,y_pred=pre_labels)` 这一行，缺少一个右括号。正确的代码应该是：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

def score_confuse(model_name, true_labels, pre_labels):
    # 输出得分报告
    print("\n" + model_name + "的得分报告：")
    print(classification_report(y_true=true_labels, y_pred=pre_labels))
    
    # 输出混淆矩阵
    disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(true_labels, pre_labels), display_labels=['0', '1'])
    disp.plot(include_values=True, cmap=plt.cm.Blues, ax=None, xticks_rotation='horizontal', values_format='d')
    plt.show()

另外，记得导入 `matplotlib.pyplot` 模块，以便您可以成功地显示混淆矩阵。