confusion_matrix -要解压缩的值太多
confusion_matrix是混淆矩阵的意思，它是用于评估分类模型性能的一种常用工具。混淆矩阵可以展示模型在不同类别上的分类结果，并计算出各种评估指标。
混淆矩阵通常是一个二维矩阵，行表示真实的类别，列表示模型预测的类别。矩阵的每个元素表示真实类别与预测类别的匹配数量。具体来说，混淆矩阵包含了四个重要的指标：真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假反例（False Negative, FN）。
- TP表示模型正确预测为正例的数量；
- TN表示模型正确预测为反例的数量；
- FP表示模型错误预测为正例的数量；
- FN表示模型错误预测为反例的数量。
混淆矩阵可以用于计算多个评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类性能。
在实际应用中，混淆矩阵可以用于评估各种分类任务，如图像分类、文本分类、声音分类等。通过分析混淆矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的分类情况，从而进一步优化模型的性能。
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