sparkMl混淆矩阵

Spark MLlib中的混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具。它是一个N x N矩阵，其中N是类别的数量。矩阵的每个元素(i, j)表示实际属于类别i的样本被预测为类别j的数量。因此，对角线上的元素表示正确分类的样本数，而非对角线上的元素表示错误分类的样本数。您可以使用Spark MLlib中的MulticlassClassificationEvaluator来计算混淆矩阵。下面是一个示例代码片段：

from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

# 假设您已经训练了一个分类模型，并将其存储在变量model中
predictions = model.transform(test_data)
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction", labelCol="label", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Accuracy = %g" % accuracy)

# 计算混淆矩阵
confusion_matrix = predictions.groupBy("label").pivot("prediction").count().na.fill(0)
confusion_matrix.show()

在上面的代码中，我们首先使用MulticlassClassificationEvaluator计算模型的准确性。然后，我们使用groupBy，pivot和count函数计算混淆矩阵。最后，我们使用show函数打印混淆矩阵。