conf_mat = np.zeros((cls_num, cls_num))

`conf_mat` 是一个用于存储混淆矩阵（Confusion Matrix）的二维数组，其中 `cls_num` 是类别的数量。在机器学习和数据分析中，混淆矩阵用来量化模型预测的结果与真实标签之间的差异。`np.zeros((cls_num, cls_num))` 这一行代码创建了一个全零的 `conf_mat`，其形状为 `cls_num` 行 `cls_num` 列，每个元素初始化为0，表示初始时各个类别间的预测结果都没有发生错误。

举个例子，如果你正在处理一个二分类问题，`cls_num` 会是2，那么 `conf_mat` 将是一个2x2的矩阵：

# 假设我们有2个类别 (0 和 1)
conf_mat = np.zeros((2, 2))

之后，你可以通过比较模型预测的类别和实际标签来填充这个矩阵，比如：

y_true = [0, 1, 0, 1]  # 实际标签
y_pred = [0, 0, 1, 1]   # 模型预测

for i in range(len(y_true)):
    conf_mat[y_true[i], y_pred[i]] += 1

这将会更新 `conf_mat` 来反映模型的真实性能，如精确度（True Positives）、召回率（True Positives / Actual Positives）等指标。