Python | sklearn模型效果评估（一）混淆矩阵！

在机器学习中，模型测评是评估模型性能的关键步骤，涉及多个指标如准确率和召回率。Python的scikit-learn库（简称sklearn）提供了便捷的模型性能评估工具。本文介绍了如何在sklearn中使用混淆矩阵进行模型效果评估。

混淆矩阵是分类模型性能总结的表格，显示了真正例、假正例、真反例、假反例的数量。文章举例说明了如何使用逻辑回归模型，并在sklearn中用混淆矩阵评估预测效果。首先是模型的构建，包括划分训练集和测试集，初始化逻辑回归模型，模型训练，以及在测试集上进行预测。

接下来，使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix功能来计算混淆矩阵并评估模型预测的效果。演示代码包括了从sklearn.model_selection导入train_test_split，从sklearn.linear_model导入LogisticRegression，以及从sklearn.metrics导入confusion_matrix。代码展示了如何使用这些工具来划分数据集，训练逻辑回归模型，并通过混淆矩阵来评价模型的性能。