confusion_matrix_normalized

confusion_matrix_normalized是一个混淆矩阵的可视化结果，它显示了分类模型预测结果与实际结果之间的差异程度。混淆矩阵是通过比较模型的预测结果和真实结果来评估模型性能的一种常用方法。在混淆矩阵中，每一行代表了一个实际类别，每一列代表了一个预测类别。而confusion_matrix_normalized是对混淆矩阵进行了归一化处理，使得每个类别的预测结果在0到1之间，便于直观地比较不同类别的预测准确率。

相关问题

# 归一化混淆矩阵 normalized_matrix = confusion_matrix / confusion_matrix.sum(axis=1, keepdims=True),修改上述代码，使得归一化保留三位小数

可以使用 numpy 的 round 函数来保留三位小数，修改代码如下：

normalized_matrix = confusion_matrix / confusion_matrix.sum(axis=1, keepdims=True)
normalized_matrix = np.round(normalized_matrix, 3)

其中，np.round 函数的第二个参数为保留小数点后几位。

conf_matrix = confusion_matrix(out, label, conf_matrix)

根据提供的引用内容，无法确定`confusion_matrix()`函数的具体实现。但是可以根据引用和引用中的代码推测，`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数。在引用中，`plot_confusion_matrix()`函数被调用，并传入了一个名为`cm_normalized`的参数，该参数可能是一个已经被归一化的混淆矩阵。在引用中，`plot_confusion_matrix()`函数被定义，并传入了一个名为`cm`的参数，该参数可能是一个未被归一化的混淆矩阵。因此，可以猜测`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数，该函数可能会返回一个混淆矩阵。