已知真实目标值y__true=[2,0,2,2,0,1],估计器预测目标值为y__pred=[0,0,2,2,0,0],那么混淆矩阵为()。

混淆矩阵是一种评估分类模型性能的工具，它将实际类别（真值）与预测类别（预测值）进行了对比。对于给定的真实目标值 y_true 和预测值 y_pred：

- 真实值为 2 的样本有：[2, 2, 2]
- 真实值为 0 的样本有：[0, 0, 0]
- 真实值为 1 的样本有：[1]

我们可以创建一个 3x3 混淆矩阵，其中行代表实际类别，列表示预测类别：

|         | 预测为 0 | 预测为 1 | 预测为 2 |
|---------|---------|---------|---------|
| 实际为 0 | TN      | FN      | FP      |
| 实际为 1 | FP      | FN      | TP      |
| 实际为 2 | FP      | FP      | TP      |

其中：
- TN (True Negative) 表示预测为 0 而实际也为 0 的样本数，这里为 2。
- FP (False Positive) 表示预测为 0 但实际为 1 或 2 的样本数，这里为 2。
- FN (False Negative) 表示预测为 1 或 2 但实际为 0 的样本数，这里为 1。
- TP (True Positive) 表示预测为 2 且实际也为 2 的样本数，这里为 1。

所以，混淆矩阵的具体数值是：

| 2 | 0 | 2 |
|-------|-------|-------|
| 2 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |