当我再次执行confusion_matrix时，为什么它会不同？

当再次执行confusion_matrix时，它可能会不同的原因有以下几点：

1. 数据集的变化：如果每次执行confusion_matrix时使用的数据集不同，那么结果就会不同。例如，如果每次执行时使用的训练集和测试集不同，那么模型的预测结果也会不同，进而导致混淆矩阵的结果不同。
2. 模型的变化：如果每次执行confusion_matrix时使用的模型不同，那么结果也会不同。例如，如果每次执行时使用的是不同的机器学习算法或者不同的模型参数，那么模型的预测结果就会有所差异，从而导致混淆矩阵的结果不同。
3. 数据预处理的变化：如果每次执行confusion_matrix时使用的数据预处理方法不同，那么结果也会不同。例如，如果每次执行时使用的特征选择、特征提取或者数据标准化等方法不同，那么模型的输入数据就会有所差异，进而导致混淆矩阵的结果不同。
4. 随机性的影响：某些机器学习算法在训练过程中具有一定的随机性，例如随机初始化权重或者随机采样数据。因此，即使使用相同的数据集和模型，每次执行confusion_matrix时也可能得到不同的结果。

总之，当再次执行confusion_matrix时，结果会不同的原因主要是数据集的变化、模型的变化、数据预处理的变化以及随机性的影响。为了得到稳定一致的结果，可以尽量保持数据集、模型和数据预处理方法的一致性，并进行多次实验取平均值或采用交叉验证等方法来减小随机性的影响。