conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(conf_mat, cmap='binary', interpolation='None') plt.colorbar() plt.xticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.yticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.xlabel('Predicted Class', fontsize=16) plt.ylabel('True Class', fontsize=16) plt.show()

这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵可以用来评估分类模型的性能。其中，y_test是测试集的真实标签，y_pred是模型在测试集上的预测标签。confusion_matrix函数可以根据这两个标签计算出混淆矩阵。plt.imshow函数用于显示混淆矩阵，cmap参数指定了颜色映射，interpolation参数指定了插值方式。plt.xticks和plt.yticks用于设置刻度标签，fontsize参数指定字体大小。plt.xlabel和plt.ylabel用于设置坐标轴标签，fontsize参数指定字体大小。最后的plt.show函数用于显示图像。