什麼是混淆矩陣
混淆矩陣是機器學習中總結分類模型**結果的情形分析表，以矩陣形式將資料集中的記錄按照真實的類別與分類模型作出的分類判斷兩個標準進行彙總。這個名字**於它可以非常容易的表明多個類別是否有混淆（也就是乙個class被**成另乙個class）
如下圖：
其中綠色部分是**正確的，紅色是**錯誤的。
對於二分類（正誤）問題來說：
參考：
python混淆矩陣的使用
confusion_matrix函式的使用
官方文件中給出的用法是
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=none, sample_weight=none)
y_true: 是樣本真實分類結果，y_pred: 是樣本**分類結果
labels：是所給出的類別，通過這個可對類別進行選擇
sample_weight : 樣本權重
實現**：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2, 1, 0, 1, 2, 0]
y_pred = [2, 0, 0, 1, 2, 1]
c=confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(c, end='\n\n')
y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]
c2 = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"])
print(c2)
Matplotlib繪製混淆矩陣的實現
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Python學習 混淆矩陣的生成
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