深度学习岩性预测与混淆矩阵评估

首先，将预处理后的数据导入 Python 环境。接下来，我们可以使用 Python 库中的多种分类模型，包括逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机和 KNN 模型，对岩性进行预测。为了评估模型的性能，可以使用混淆矩阵。混淆矩阵，也被称为误差矩阵，是一种用于评估机器学习模型分类任务性能的常见工具。它是一个表格，用于汇总模型的预测结果与真实结果之间的差异。