从我的数据创建一个包含3列预测概率的混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它可以展示模型在不同类别上的预测结果与实际结果之间的差异。混淆矩阵通常是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。在这个问题中，我们需要创建一个包含3列预测概率的混淆矩阵。

首先，我们需要明确问题中提到的数据是什么类型的数据。假设这是一个分类问题，我们有一组已知的样本数据，每个样本有三个特征，并且每个样本都有一个真实的类别标签。我们使用某个分类模型对这些样本进行预测，并得到了每个样本属于每个类别的概率。

接下来，我们可以按照以下步骤创建混淆矩阵：

1. 首先，将样本数据按照其真实类别进行分类，得到每个类别的样本数量。
2. 创建一个3x3的零矩阵，表示混淆矩阵。行和列分别代表真实类别和预测类别。
3. 遍历每个样本，将其预测概率最高的类别作为预测结果，并将该样本计入混淆矩阵相应的位置。
4. 统计每个真实类别下的样本数量，并将其填入混淆矩阵对应的行。
5. 统计每个预测类别下的样本数量，并将其填入混淆矩阵对应的列。
6. 最后，将混淆矩阵中每个位置的值除以该行的样本数量，得到每个类别的预测概率。

以下是一个示例混淆矩阵：

| 真实类别/预测类别 | 类别1 | 类别2 | 类别3 | |------------------|-------|-------|-------| | 类别1 | 0.7 | 0.2 | 0.1 | | 类别2 | 0.3 | 0.6 | 0.1 | | 类别3 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |

在这个示例中，我们有三个类别（类别1、类别2、类别3），每个类别下有一定数量的样本。混淆矩阵中的每个位置表示预测为该行类别的样本在实际为该列类别的样本中所占的比例。

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