# 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score) 以上代码为上面问题代码的后续内容，分析一下准确率跟正例负例是真么来的，并添加一段代码显示混淆矩阵

首先，代码中的 `model_tfidf` 是一个 TF-IDF 模型对象，`valid_X` 是用于验证的文本数据，`valid_y` 是对应的标签数据。`valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X)` 将验证集文本数据转换为稀疏矩阵表示，并且使用训练好的分类器 `clf` 对其进行预测，得到预测结果 `pre_valid`。`clf.predict_proba(valid_vec)` 返回的是每个样本属于各个类别的概率，而 `clf.predict(valid_vec)` 则是返回每个样本最可能属于的类别。`sum(pre_valid == 1)` 统计预测为正例的数量，`sum(pre_valid == 0)` 统计预测为负例的数量。

准确率计算使用了 `sklearn.metrics` 中的 `accuracy_score` 函数，该函数用于计算预测结果和真实标签之间的准确率。具体地，`score = accuracy_score(pre_valid,valid_y)` 计算了预测结果 `pre_valid` 和标签数据 `valid_y` 之间的准确率。

混淆矩阵可以通过 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数来计算。该函数的参数是真实标签和预测结果，返回的是混淆矩阵。具体代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid)
print("混淆矩阵：")
print(cm)

其中 `valid_y` 是真实标签，`pre_valid` 是预测结果。输出的混淆矩阵中，行代表真实标签，列代表预测结果，矩阵中的数字表示样本数。例如，混淆矩阵中的第一行第一列数字表示真实标签为负例、预测结果为负例的样本数。