plot_confusion_matrix(confusion_mat, classes=range(4))

这段代码的作用是绘制混淆矩阵图。其中，confusion_mat 是一个混淆矩阵，表示模型预测结果与真实标签之间的对应关系；classes 是一个数组，包含了所有可能的类别标签。在绘制混淆矩阵图时，我们会根据 confusion_mat 中的数据绘制出一个矩阵，并在矩阵中对应的位置上填写相应的数字。这样做可以帮助我们更直观地了解模型的预测效果。在这里，classes 参数指定了所有可能的类别标签，用于在图表中显示标签名称。

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from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix pr = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test) disp = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test) 帮我优化一下

以下是优化后的代码：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve, plot_confusion_matrix

pr_curve = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test)
roc_curve = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test)
confusion_matrix = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test)

主要的优化是：

1. 将导入的三个库函数放在一起，提高可读性。
2. 将变量名改为更具描述性的名称，方便理解。
3. 将代码中的不必要的空格和换行删除，让代码更加简洁。

plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=new_target_names, title='Confusion matrix, without normalization')

这段代码是绘制混淆矩阵的函数，其中参数`cnf_matrix`是一个二维数组，表示分类器的混淆矩阵；参数`classes`是一个字符串数组，表示每个类别的名称；参数`title`是一个字符串，表示混淆矩阵的标题。这个函数可以用来可视化分类器的性能，帮助我们了解分类器对不同类别的识别情况。如果需要绘制归一化后的混淆矩阵，可以使用`plot_confusion_matrix_normalized`函数。