Python逻辑回归混淆矩阵无假阳性假阴性问题排查咨询

• 首先核对预测错误数的统计逻辑：你提到手动统计到839例预测错误样本，先运行代码print(sum(y_pred_test != y_test))直接输出预测不符的样本总数，和你手动统计的数值比对，确认你手动统计时是否用错了对比的标签（比如误用了训练集标签、把预测值当真实标签等）。
• 修复混淆矩阵的调用问题：你当前代码中混淆矩阵的变量名和函数名完全重名，confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred_test)会直接覆盖掉从sklearn导入的confusion_matrix函数，多次运行代码时会出现调用异常。建议修改为以下代码重新计算：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 修改变量名避免覆盖原函数
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_test)
print('Confusion Matrix: \n', cm)

• 排查标签与预测值的格式问题：二分类场景下先确认y_test、y_pred_test的取值都是布尔类型或者0/1整数类型，排除其中一组是输出概率浮点数、另一组是分类标签的格式不匹配问题。另外你初始化模型时设置了fit_intercept = False，如果你的输入特征未做中心化处理，会导致模型拟合逻辑异常，可以先去掉该参数默认开启截距项，重新训练后验证结果。
• 排查数据集拆分与训练逻辑错误：你提到“数据集不含目标变量”不符合逻辑回归作为监督学习算法的训练要求，必须确认你训练时用到了真实的目标标签，且拆分训练集、测试集时，X_test和y_test是一一对应的匹配关系，没有出现y_test误用预测值的情况。另外确认模型训练时调用的是model.fit(X_train, y_train)，没有误用测试集数据训练导致过拟合，出现测试集全对的假象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bia