多类别混淆矩阵python

多类别混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具。在Python中可以使用sklearn库的confusion_matrix函数来实现多类别混淆矩阵的计算。该函数的定义如下：

def confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None):

其中，`y_true`是正确的类别标签，`y_pred`是模型预测的类别标签。函数还可以接受`labels`参数来指定类别的标签名称，`sample_weight`参数用于指定每个样本的权重。

多类别混淆矩阵可以根据不同的需求进行绘制。一种常见的方式是直接打印出每一个类别的分类准确率，这可以通过对混淆矩阵进行计算得到。另一种方式是打印具体的分类结果的数值，这可以方便进行数据分析和计算其他指标。

综上所述，你可以使用sklearn库的confusion_matrix函数来计算多类别混淆矩阵，并根据需要选择打印分类准确率或具体分类结果的数值。