统计学习中confusion table出现额外'Ye'变量问题求助

你的问题根源是混淆矩阵的labels参数被错误设置为'Ye'，而非数据集里的真实类别'Yes'，导致矩阵被强制添加了这个不存在的类别，变成3x3结构。以下是具体解决办法：

1. 手动修正labels数组 #

如果是你手动定义了numpy数组作为labels，直接修正拼写错误：

import numpy as np
# 修正错误的labels定义
labels = np.array(['No', 'Yes'])

之后在生成混淆矩阵时传入这个正确的labels参数（以sklearn的confusion_matrix为例）：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# y_true为真实标签，y_pred为模型预测标签
confusion_table = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)

2. 从数据集自动提取真实类别（更稳妥） #

避免手动输入出错，直接从数据集的default列提取唯一类别作为labels：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设数据集存储在pandas DataFrame中，名为df
labels = df['default'].unique()
# 若需要固定类别顺序，可手动指定
labels = np.array(['No', 'Yes'])

这种方式能保证labels与数据中的真实类别完全匹配，从根源避免拼写错误。

3. 验证修复结果 #

生成混淆矩阵后，可打印类别标签和矩阵确认：

print("混淆矩阵类别标签:", labels)
print(confusion_table)

正常情况下会输出2x2的矩阵，仅包含'No'和'Yes'两个类别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者weyronn12934