用jupyter notebooks来写python的混淆矩阵

Jupyter Notebook是一种交互式的文档格式，常用于数据科学、机器学习等领域，它支持Python和其他多种编程语言。要在Jupyter Notebook中创建一个Python的混淆矩阵，通常会涉及到一些常见的数据处理和可视化库，如pandas和seaborn或matplotlib。

首先，你需要安装必要的库：

pip install pandas seaborn matplotlib

然后，在一个Jupyter Notebook的代码单元格中，你可以这样做：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建或加载包含预测结果和真实标签的数据（这里假设你有一个字典或DataFrame形式的结果）：

y_true = [实际标签列表]
y_pred = [预测标签列表]

3. 计算混淆矩阵：

conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)

如果你使用sklearn库：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)

4. 将混淆矩阵转换成pandas DataFrame并可视化：

df_conf = pd.DataFrame(conf_matrix, columns=['Predicted ' + classes[0], 'Predicted ' + classes[1]], index=classes)
sns.heatmap(df_conf, annot=True, fmt='d')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

`classes`是一个包含所有类别名称的列表，例如对于二分类问题可能是['Class A', 'Class B']。