confusion_matrix()函数】

confusion_matrix()函数是一个用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一个表格，用于描述分类模型的性能。它将正确分类和错误分类的结果总结在一个矩阵中。混淆矩阵通常用于计算分类模型的准确性、召回率、精确度和F1-score等指标。在Python中，scikit-learn库中的confusion_matrix()函数可以用于计算混淆矩阵。例如：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出结果为：

[[1 1]
 [1 2]]

其中，第一行表示真实值为0的样本中，被预测为0的有1个，被预测为1的有1个；第二行表示真实值为1的样本中，被预测为0的有1个，被预测为1的有2个。