import itertools# 绘制真实值和预测值对比情况def plot_confusion_matrixcm classes title=Confusion matrix cmap=pltcmBlues pltimshowcm interpolation=nearest cmap=cmap plttitletitle

上述代码实现了绘制混淆矩阵的功能，通过传入真实值和预测值，计算混淆矩阵并对其进行可视化展示。同时还计算了召回率，并在图中展示。其中，混淆矩阵是用于衡量分类器性能的重要指标，包含了分类器预测结果与真实结果的差异情况，通过混淆矩阵可以很直观地了解模型的分类效果。而召回率则是用于衡量分类器识别正例的能力，即在所有正例中正确预测出的比例。