在sklearn库中，confusion_matrix方法没有被弃用。但是，如果你使用的是一个过时的版本，你可以考虑使用sklearn.metrics中的classification_report方法来替代。

下面是一个示例代码，展示了如何使用classification_report方法来计算混淆矩阵：

from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个示例分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练一个示例分类器
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 计算分类报告（包括混淆矩阵）
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)

运行上述代码，将会输出一个包含准确率、召回率、F1值等评估指标的分类报告，其中也包括了混淆矩阵的信息。

请注意，classification_report方法返回的是一个字符串，你可以选择将其打印出来或保存到文件中。