confusion_matrix() | ValueError:分类指标不能处理多类和多类-多输出目标的混合

confusion_matrix() 函数是用于计算混淆矩阵的方法，它用于评估分类模型的性能。然而，当分类模型涉及多类和多类-多输出目标时，该函数会抛出 ValueError 异常。

混淆矩阵是一种用于可视化分类模型预测结果的表格，它将模型的预测结果与真实标签进行比较。它以四个不同的分类结果为基础：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）。混淆矩阵的形式如下：

              预测正例   预测反例
真实正例     TP          FN
真实反例     FP          TN

分类指标是通过混淆矩阵计算得出的，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1-Score）等。

然而，confusion_matrix() 函数无法处理多类和多类-多输出目标的情况。对于这种情况，可以使用其他适用于多类问题的评估方法，如多类混淆矩阵、多类准确率、多类精确率、多类召回率和多类 F1 分数等。

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