给我一段做混淆矩阵的代码

当您使用机器学习算法进行分类任务时，混淆矩阵是一种常用的评估指标。以下是一个简单的 Python 代码示例，用于生成混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

# 预测值和真实标签
y_pred = np.array([1, 0, 0, 1, 1, 0, 1])
y_true = np.array([1, 1, 0, 0, 1, 0, 1])

# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 打印混淆矩阵
print(cm)

输出结果：

[[2 1]
 [1 3]]

在这个例子中，我们有 7 个样本，其中 4 个样本被正确分类，3 个样本被错误分类。混淆矩阵显示了真实标签和预测标签之间的关系，其中每行代表真实标签，每列代表预测标签。混淆矩阵中的对角线表示正确分类的样本数，而非对角线上的数字表示错误分类的样本数。