Confusion Matrix with sklearn for Ridge

Ridge是一种常用的线性回归算法，在sklearn中可以使用Ridge类来构建Ridge回归模型。下面是使用sklearn绘制Ridge回归模型的混淆矩阵（Confusion Matrix）的示例代码：

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 训练Ridge回归模型
model = Ridge(alpha=1.0)
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

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

print("Confusion Matrix:\n", cm)

在上面的代码中，首先使用make_regression函数生成一个回归数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，使用Ridge类构建Ridge回归模型，并调用fit方法对模型进行训练。然后，使用predict方法对测试集进行预测，并使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。最后，将混淆矩阵打印出来，以评估模型的性能。需要注意的是，对于回归模型而言，混淆矩阵的计算方式与分类模型略有不同，通常使用预测值与真实值之间的误差作为基础来计算。