混淆矩阵的可视化（Python）
混淆矩阵的可视化（Python）
混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常用工具。它展示了模型在不同类别间的分类结果，帮助我们了解模型的准确性、召回率以及特定类别的错误分类情况。在本文中，我们将介绍如何使用Python对混淆矩阵进行可视化。
首先，我们需要安装一些必要的库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn。你可以使用以下命令来安装它们：
pip install numpy matplotlib scikit-learn
接下来，我们将使用Scikit-learn库中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。假设我们有一个分类模型，它将样本分为3个类别（A、B和C），并且我们有一组真实标签和预测标签。以下是一个示例代码，展示了如何计算混淆矩阵：
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 真实标签
true_labels = np.