sklearn输出混淆矩阵

你可以使用sklearn中的confusion_matrix函数来输出混淆矩阵。该函数需要两个参数，一个是真实标签，一个是预测标签。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1]

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出：

array([[3, 1],
       [1, 3]])

其中，第1行1列的元素表示真实标签为0，预测标签也为0的样本数量；第1行2列的元素表示真实标签为0，预测标签为1的样本数量；第2行1列的元素表示真实标签为1，预测标签为0的样本数量；第2行2列的元素表示真实标签为1，预测标签也为1的样本数量。

相关问题

sklearn如何输出混淆矩阵

在scikit-learn库中，输出混淆矩阵通常用于评估分类模型的性能，它显示了真实类别和预测类别之间的对应情况。以下是生成混淆矩阵的基本步骤：

1. 首先，你需要有一个训练好的分类模型，并对测试数据进行预测。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

2. 然后，你可以使用`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵。

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

这将输出一个二维数组，其中行代表实际类别，列表示预测类别。矩阵的主要对角线表示正确的预测，非对角线则表示错误的预测。

sklearn混淆矩阵

sklearn是一个用于机器学习的Python库，提供了许多用于数据预处理、模型选择和评估的工具。混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，可以帮助我们了解模型在不同类别上的预测表现。

在sklearn中，可以使用`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵。它接受两个参数：实际标签和预测标签。下面是一个示例：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 0]  # 实际标签
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 1]  # 预测标签

matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(matrix)

输出结果为：

[[1 2]
 [2 1]]

混淆矩阵是一个二维数组，行表示实际标签，列表示预测标签。对角线上的元素表示正确预测的样本数，非对角线上的元素表示错误预测的样本数。在上面的示例中，(0,0)位置上的元素表示正确预测为0的样本数，(0,1)位置上的元素表示错误预测为1的样本数，以此类推。

混淆矩阵可以帮助我们计算精确度、召回率和F1值等模型评估指标。