本文将从以下几个方面详细阐述metrics.confusion_matrix与pandas_ml confusionmatrix的区别：
- 1. 作用
- 2. 代码实现
- 3. 参数输入
- 4. 数据类型
- 5. 输出结果
1. 作用
两者的作用都是评估分类模型的预测准确性，但是具体的应用场景有所不同。
metrics.confusion_matrix适用于简单分类任务的评估，例如二分类任务，其可以计算真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真负例（True Negative）和假负例（False Negative）。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]
confusion_matrix(y_true, y_pred)
输出结果为：
array([[1, 1],
[1, 1]])
pandas_ml confusionmatrix适用于更加复杂的分类任务的评估，例如多分类任务或者多标签分类任务，其可以计算混淆矩阵的各类指标，如准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score等。
from pandas_ml import ConfusionMatrix
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]
confusion_matrix = ConfusionMatrix(y_true, y_pred)
print("Confusion matrix:n%s" % confusion_matrix)
confusion_matrix.print_stats()
输出结果为：
Confusion matrix:
Predicted False True __all__
Actual
False 0 2 2
True 2 0 2
__all__ 2 2 4
population: 4
P: 2
N: 2
PositiveTest: 2
NegativeTest: 2
TP: 0
TN: 0
FP: 2
FN: 2
Accuracy: 0.0
TPR: 0.0
TNR: 0.0
PPV: 0.0
NPV: 0.0
FPR: 1.0
FDR: 1.0
FNR: 1.0
ACC: 0.0
F1_score: 0.0
MCC: nan
informedness: 0.0
markedness: 0.0
prevalence: 0.5
LRP: 0.0
LRN: 1.0
DOR: 0.0
FOR: 1.0
2. 代码实现
两者的代码实现方式不同，metrics.confusion_matrix是通过调用sklearn库中的confusion_matrix方法实现的，而pandas_ml confusionmatrix则需要导入pandas_ml库中的ConfusionMatrix类。
from sklearn.metrics import confusion_matrix from pandas_ml import ConfusionMatrix
3. 参数输入
metrics.confusion_matrix方法的输入参数是分类模型的真实标签和预测标签，两者的长度必须一致；
y_true = [0, 1, 0, 1] y_pred = [1, 1, 0, 0] confusion_matrix(y_true, y_pred)
pandas_ml confusionmatrix的输入参数与metrics.confusion_matrix相同，也是分类模型的真实标签和预测标签，但是在输入时需要将两者转化为pandas中的DataFrame格式，同时还可以附加列名。
y_true = [0, 1, 0, 1] y_pred = [1, 1, 0, 0] df_y_true = pd.DataFrame(y_true, columns=["true_label"]) df_y_pred = pd.DataFrame(y_pred, columns=["pred_label"]) confusion_matrix = ConfusionMatrix(df_y_true, df_y_pred)
4. 数据类型
metrics.confusion_matrix方法的输入数据类型必须为一维数组或者列表，其元素类型可以是数字、字符串、布尔值等简单类型；
pandas_ml confusionmatrix方法的输入数据类型必须为pandas中的DataFrame格式。
5. 输出结果
两者的输出结果不尽相同，metrics.confusion_matrix输出的结果是二维数组，其行列分别对应真实标签和预测标签，矩阵中的每个元素表示对应标签的样本个数。
pandas_ml confusionmatrix输出的结果是DataFrame格式，其中包含混淆矩阵的各种度量指标信息。
总结
本文从作用、代码实现、参数输入、数据类型和输出结果几个方面详细阐述了metrics.confusion_matrix与pandas_ml confusionmatrix的区别。需要注意的是，两者的应用场景不同，选取合适的方法可以更好地评估分类模型的准确性。在多分类任务或者多标签分类任务中，建议使用pandas_ml confusionmatrix，以便更好地计算混淆矩阵的各类指标。