YOLOV5metrics.py中混淆矩阵输出结果

在YOLOV5metrics.py中，混淆矩阵输出结果是通过调用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix()函数实现的。该函数可以计算分类模型的混淆矩阵，即将预测结果与真实结果进行比较，得到四个统计指标：

True Positives (TP)：预测为正类且实际为正类的样本数

False Positives (FP)：预测为正类但实际为负类的样本数

False Negatives (FN)：预测为负类但实际为正类的样本数

True Negatives (TN)：预测为负类且实际为负类的样本数

混淆矩阵的输出结果以二维数组的形式展示，其中行代表实际分类结果，列代表预测分类结果。具体输出格式如下：

[[TN, FP],
 [FN, TP]]

其中，TN表示真阴性（true negative），FP表示假阳性（false positive），FN表示假阴性（false negative），TP表示真阳性（true positive）。

在YOLOV5metrics.py中，输出结果被格式化为以下形式：

Confusion Matrix:
 [[TN  FP]
 [FN  TP]]

其中，TN、FP、FN、TP分别代表混淆矩阵中的四个指标。