针对图像五分类的训练以及所有数据集混淆矩阵代码

以下是一个简单的图像五分类混淆矩阵代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设你的预测结果为 pred_labels，真实标签为 true_labels
pred_labels = [0, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 0, 4]
true_labels = [0, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 0, 4]

# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(true_labels, pred_labels)

# 将混淆矩阵转化为 pandas dataframe
cm_df = pd.DataFrame(cm, index=['class_0', 'class_1', 'class_2', 'class_3', 'class_4'],
                     columns=['class_0', 'class_1', 'class_2', 'class_3', 'class_4'])

# 使用 seaborn 可视化混淆矩阵
sns.heatmap(cm_df, annot=True, cmap='Blues', fmt='g')

这段代码将会生成一个混淆矩阵的热力图，帮助你更清晰地了解分类结果。其中，`pred_labels` 是你模型的预测结果，`true_labels` 是真实标签。你可以将这些标签替换成你自己的数据即可。

需要注意的是，这段代码使用了 seaborn 和 pandas 库，你需要先安装这两个库才能运行该代码。