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我正在使用scikit-learn将文本文档(22000)分类为100个类.我使用scikit-learn的混淆矩阵方法来计算混淆矩阵.

model1 = LogisticRegression()
model1 = model1.fit(matrix, labels)
pred = model1.predict(test_matrix)
cm=metrics.confusion_matrix(test_labels,pred)
print(cm)
plt.imshow(cm, cmap='binary')

这就是我的混淆矩阵的样子:

[[3962  325    0 ...,    0    0    0]
 [ 250 2765    0 ...,    0    0    0]
 [   2    8   17 ...,    0    0    0]
 ..., 
 [   1    6    0 ...,    5    0    0]
 [   1    1    0 ...,    0    0    0]
 [   9    0    0 ...,    0    0    9]]

但是,我没有收到明确或清晰的情节.有一个更好的方法吗？