confusion_matrix的具体用法，你再举一个例子

好的，关于confusion_matrix的用法，它是一种用于评估分类模型性能的矩阵。它能够展现出模型在不同标签上的预测结果如何分布，从而判断模型的优劣。例如，我们有一个二分类问题，有100个实例，其中80个实例为A类，20个实例为B类。模型预测了A类实例60个，B类实例40个。那么它的confusion_matrix就是：

| 实际 \ 预测 | A类 | B类 |
| --- | --- | --- |
| A类 | 60 | 20 |
| B类 | 20 | 0 |

其中，左上角的数字60表示模型预测为A类的实例中，真正为A类的实例数有60个；右上角的数字20表示模型预测为B类的实例中，真正为A类的实例数有20个；左下角的数字20表示模型预测为A类的实例中，实际为B类的实例数有20个；右下角的数字0表示模型预测为B类的实例中，实际为B类的实例数有0个。这样，我们就能够通过confusion_matrix来计算出各种性能指标，如准确率、召回率、F1值等。