多分类问题，计算测试集的混淆矩阵，并可视化

在多分类问题中，混淆矩阵是一个二维表格，展示了模型在测试集上预测结果与真实标签之间的对应关系。它的行代表了真实的类别（Ground Truth），列表示了模型预测的类别（Predicted）。混淆矩阵的主要元素有以下几个：

- **真阳性 (True Positives, TP)**：模型正确地将样本分为正确类别。
- **假阴性 (False Negatives, FN)**：模型误将属于该类别的样本分类到其他类别。
- **假阳性 (False Positives, FP)**：模型错误地将不属于该类别的样本分类为其认为的类别。
- **真阴性 (True Negatives, TN)**：模型正确地将样本归类为非该类别。

为了计算测试集的混淆矩阵，首先需要遍历每个测试样本，对比其真实标签和模型预测的结果，然后填充对应的矩阵元素。常用库如`sklearn.metrics.confusion_matrix()`函数可以方便地生成混淆矩阵。

**视觉化混淆矩阵**通常使用热力图形式，颜色深浅表示频次多少。常见的工具包括matplotlib的`heatmap()`函数，其中`seaborn`库也提供了美观的可视化选项。通过混淆矩阵，我们可以直观地看到模型在各个类别上的性能，比如哪些类别的分类效果好，哪些差，以及是否存在过拟合或欠拟合的问题。

以下是使用Python代码的一个简单例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_true是实际标签数组，y_pred是预测标签数组
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 使用seaborn绘制热力图
sns.heatmap(conf_mat, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()