sklearn.metrics.confusion_matrix
返り値
Confusion matrix whose i-th row and j-th column entry indicates the number of samples with true label being i-th class and predicted label being j-th class.
「i行：正解ラベルがクラスiのサンプル数」
「j列：推論ラベルがクラスjのサンプル数」
例：2値分類として
i=0, j=0
正解が0（負例）、推論が0（負例 N） -> TN
i=0, j=1
正解が0（負例）、推論が1（正例 P） -> FP
i=1, j=0
正解が1（正例）、推論が0（負例 N）-> FN
i=1, j=1
正解が1（正例）、推論が1（正例 P） -> TP
array([[TN, FP], [FN, TP]]])
code:サンプルコードと一致する.py
>> tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0).ravel()