Confusion Matrix: [[1074 4] [ 49 73]]

这是一个混淆矩阵，其中包含了模型预测的结果和真实结果之间的比较。具体来说，该混淆矩阵表示有两个类别，分别为正类和负类。矩阵的行表示模型预测的结果，列表示真实结果。矩阵的值表示在所有样本中，模型预测的结果与真实结果相符的样本数。

在该混淆矩阵中，第一行表示模型预测的结果为负类的样本，其中有1074个样本被正确预测为负类，另外4个样本被错误预测为正类。第二行表示模型预测的结果为正类的样本，其中有49个样本被错误预测为负类，另外73个样本被正确预测为正类。总体而言，该模型在预测负类时表现非常好，但在预测正类时表现较差。

相关问题

print('Confusion Matrix:', cm)输出的混淆矩阵怎么换行

可以使用`numpy`库中的`ndarray`的`tostring()`方法将混淆矩阵转换为字符串，并使用字符串的`replace()`方法将字符串中的换行符`\n`替换为可视化的换行符，将以下代码：

# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:', cm)

修改为：

# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm_str = np.array2string(cm).replace('\n', '\n\n')
print('Confusion Matrix:\n', cm_str)

这样运行后即可在控制台中输出混淆矩阵的文本形式，并换行分隔。

Confusion matrix: [[ 0 0 23] [ 0 0 19] [ 0 0 18]]分析成这样是为什么

这个混淆矩阵的意思是，您的模型在一个三类分类问题中，对于真实标签为第一类、第二类和第三类的样本，预测结果都没有正确的预测出来。

具体来说，对于真实标签为第一类的样本，模型将它们全部预测成了第三类，没有一个样本预测正确；对于真实标签为第二类的样本，模型也将它们全部预测成了第三类，没有一个样本预测正确；对于真实标签为第三类的样本，模型同样将它们全部预测成了第三类，也没有一个样本预测正确。

这种情况可能是由于多种原因导致的，比如数据集分布不均，训练集过小，模型复杂度不够等等。您需要对这些问题进行分析，并尝试解决它们，以提高模型的性能。