labels
параметр confusion_matrix
- это список меток для индексации матрицы. Поэтому, если у вас есть y
, например, ['a','b','a']
, вы можете использовать labels
как ['a','b']
для индексации.
Более того, confusion_matrix
возвращает массив numpy, поэтому там невозможно получить его напрямую из confusion_matrix
.
Подробности см. в docs .
Однако вы можете сделать это, накрыв массив numpy в pandas фрейм данных
Пример кода
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas as pd
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
print (pd.DataFrame(confusion_matrix(y_true, y_pred), columns=['a','b','c']))
вывод:
a b c
0 2 0 0
1 0 0 1
2 1 0 2