cross_val_score中scores参数可以计算混淆矩阵吗

cross_val_score 函数是用于评估模型性能的函数，它可以计算模型的得分（如准确率、精确率、召回率等）。但是，它不能直接计算混淆矩阵。如果你想要计算混淆矩阵，可以使用 cross_val_predict 函数来获得每个预测的值，然后使用 confusion_matrix 函数计算混淆矩阵。具体的操作步骤如下：
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn import svm
from sklearn import datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)

# 使用 cross_val_predict 函数进行交叉验证并得到预测值
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=5)

# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y, y_pred)
print(conf_mat)
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以上代码中，我们使用 cross_val_predict 函数得到每个预测值，并将其存储在 y_pred 中。然后，我们使用 confusion_matrix 函数计算混淆矩阵，并将其存储在 conf_mat 中。最后，我们输出混淆矩阵。