混淆矩阵被用于在分类问题上对准确率的一种评估形式，我们经常通过观察混淆矩阵的对角线来评估出模型的分类效果，最理想的结果就是所有的数据都在对角线上，那么说明分类精度最高，下面看一个例子：
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可以看到预测数据集是["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]，标签数据集是["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
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【confusion_matrix 混淆矩阵的用法】这个表就很直观了，横向看就是标签数据，纵向看预测数据分布，很明显，如果数据都在对角线上，那么预测数据分布就准确率，我们通常利用混淆矩阵去计算分类精度。
