python中的confusion matrix是什么

在Python中，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的工具，它显示了实际类别与预测类别之间的关系。它可以帮助我们理解模型在不同类别上的表现，比如真阳性（True Positives）、假阳性（False Positives）、真阴性（True Negatives）和假阴性（False Negatives）。通常，它以二维表格的形式呈现，其中x轴代表实际类别，y轴代表预测类别。

要创建一个美观的混淆矩阵，可以使用seaborn库配合matplotlib[^1]。例如：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设cm是一个已计算好的混淆矩阵
cm = ... # 替换为你的混淆矩阵

# 归一化混淆矩阵
cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

sns.heatmap(cm_normalized, annot=True, cmap='Blues', fmt='.2f')
plt.title('Normalized Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.show()

这将展示一个颜色编码的热力图，其中颜色越深表示该位置的值越大，从而直观地显示出模型的表现情况[^2]。