绘制混淆矩阵中个别重要代码分析

在数据分析和机器学习中，混淆矩阵是一个用于评估分类模型性能的重要工具，它将实际结果与预测结果进行了对比，分为真阳性(TP)、真阴性(TN)、假阳性和假阴性(FP, FN)四个类别。如果你想要查看或分析混淆矩阵中的关键代码片段，特别是在Python中，例如使用`sklearn`库，以下是一段示例：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas as pd

# 假设我们有一个模型和真实标签
model = ... # 定义并训练好的分类模型
y_true = ... # 真实的分类数据
y_pred = model.predict(y_true)

# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
conf_df = pd.DataFrame(conf_mat, index=['Actual Pos', 'Actual Neg'], columns=['Predicted Pos', 'Predicted Neg'])

# 分析代码片段
print("Confusion Matrix:")
print(conf_df)
print("\nImportant Metrics (e.g., accuracy, precision, recall):")
print("Accuracy: ", np.trace(conf_df) / sum(sum(conf_df)))
print("Precision: ", conf_df.iloc[0, 0] / (conf_df.iloc[0, 0] + conf_df.iloc[1, 0]))
print("Recall: ", conf_df.iloc[0, 0] / (conf_df.iloc[0, 0] + conf_df.iloc[1, 1]))

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