混淆矩陣Confusion matrix：也稱為誤差矩陣，通過計(jì)算得出矩陣的結(jié)果用來表示分類器的精度。其每一列代表預(yù)測值，每一行代表的是實(shí)際的類別。

from sklearn.metrics import confusion_matrixy_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
c=confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(c)

結(jié)果：

????????[[2 0 0]
??????????[0 0 1]
?????????[1 0 2]]

對這個(gè)矩陣的理解，畫了圖

參數(shù) normalize 可選值有：{'true', 'pred', 'all'}

The parameter?normalize?allows to report ratios instead of counts.?

這個(gè)參數(shù)值可以使用百分率來代替?zhèn)€數(shù)。true,pred,all 分別表示以每行，每列，所有元素和為整體（整體占有率為1）