在Pandas中可以使用pd.crosstab()
函数来计算混淆矩阵。假设有两个Series true_labels
和predicted_labels
,分别代表真实标签和预测标签,可以使用如下代码计算混淆矩阵:
confusion_matrix = pd.crosstab(true_labels, predicted_labels, rownames=['True'], colnames=['Predicted'])
print(confusion_matrix)
其中,true_labels
和predicted_labels
是两个Series,rownames
和colnames
参数可以用来指定混淆矩阵的行和列的名称。
另外,也可以使用sklearn库中的confusion_matrix
函数来计算混淆矩阵,具体使用方法可以参考sklearn官方文档。