如何获得稀疏的混淆矩阵？

Question

我正在尝试“滚动随机森林分类”以获取时间序列数据。 该模型分为两个类别。 它会更改数据样本并拟合几次，这就是“滚动”的意思。

我得到每个样本集的混淆矩阵，并总结为最后一步。 但是在几个样本集中，只有一个类退出。 在这种情况下，矩阵显示如下：

[[22]]

我想像下面这样

[[22，0] [0，0]]

你有什么想法可以做到这一点吗？

Answer 1

尝试这个

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import sparse

obs = np.random.randint(0, 2, 50)
pred = np.random.randint(0, 2, 50)
vals = np.ones(50).astype('int')

con = sparse.coo_matrix((vals, (pred, obs)))
print (con.todense())