文章不知道大家是否熟悉？今天我将给大家介绍《Python confusion matrix 是什么？》，这篇文章主要会讲到等等知识点，如果你在看完本篇文章后，有更好的建议或者发现哪里有问题，希望大家都能积极评论指出，谢谢！希望我们能一起加油进步！

混淆矩阵是评估分类模型性能的工具，通过sklearn的confusion_matrix()函数比较真实与预测标签。对于二分类，它输出包含TP、FP、TN、FN的2x2矩阵；多分类则生成NxN矩阵，行表示真实类别，列表示预测类别，直观展示模型分类效果。

在Python中，confusion_matrix() 是一个用于评估分类模型性能的函数，来自 scikit-learn 库（即 sklearn）。它通过比较真实标签和预测标签，生成一个矩阵，帮助我们直观地看出模型的分类效果。

什么是混淆矩阵？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是一个表格，用来描述分类模型在测试数据上的表现。对于二分类问题，它包含四个关键结果：

• TP（True Positive）：实际为正类，预测也为正类
• FP（False Positive）：实际为负类，预测为正类
• TN（True Negative）：实际为负类，预测也为负类
• FN（False Negative）：实际为正类，预测为负类

如何使用 confusion_matrix()？

你可以通过以下方式调用这个函数：

输出结果是一个二维数组：

其中：

• cm[0][0]：TN（真实0，预测0）
• cm[0][1]：FP（真实0，预测1）
• cm[1][0]：FN（真实1，预测0）
• cm[1][1]：TP（真实1，预测1）

多分类情况下的使用

confusion_matrix() 同样适用于多分类任务。例如有三个类别（0, 1, 2），输出将是一个 3x3 的矩阵，每一行代表真实类别，每一列代表预测类别。

基本上就这些。这个函数不复杂但非常实用，是分析分类模型错误类型的基础工具。

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