要画出混淆矩阵，可以使用以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, lr_yhat)
# 创建标签数组
labels = ['Non-Fraud', 'Fraud']
# 绘制混淆矩阵图像
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=labels)
disp.plot(cmap='Blues')
# 设置标题和轴标签
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
# 显示颜色条例
plt.colorbar()
# 展示图像
plt.show()
上述代码中，首先通过confusion_matrix()函数计算出混淆矩阵。然后使用ConfusionMatrixDisplay类创建可视化对象，并通过plot()方法绘制混淆矩阵图像。
接着，设置图像的标题和轴标签，并通过colorbar()函数显示颜色条例。
最后，使用show()函数展示图像。
请注意，上述代码中的 y_test 和 lr_yhat 是之前逻辑回归模型预测得到的测试集真实标签和预测结果。确保在运行此代码之前已经进行了逻辑回归模型的训练和预测操作。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
