draw_cm(confusion_matrix,name_class,num_class);

`draw_cm` 函数似乎是在绘制混淆矩阵（confusion matrix），通常用于评估分类模型的表现。这里有两个参数：

1. `confusion_matrix`：这是分类结果的混淆矩阵，它显示了真实类别与预测类别的对应关系[^1]。

   print_regression_metrics( multi_linear_model_mms.df_result )  # 这里应该返回混淆矩阵数据

2. `name_class` 和 `num_class`：前者可能是类别名称的列表，后者是类别总数。它们用来标识矩阵中的类别并标注在图上。

调用这个函数的样子可能类似于这样：

   from sklearn.metrics import confusion_matrix
   # 假设cm是一个混淆矩阵
   cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
   draw_cm(cm, name_class=['Class A', 'Class B', ...], num_class=num_classes)

请注意，由于`draw_cm`不是标准库函数，所以我假设这是一个自定义函数或者某个特定库（如matplotlib或sklearn的plotting工具）中的功能。实际代码可能因库的不同而有所差异。

相关问题

Compute confusion matrix if compute_confusion_matrix: confusion_matrix(reordered_preds.cpu().numpy(), targets.cpu().numpy(), class_names, confusion_matrix_file) return {'ACC': acc, 'ARI': ari, 'NMI': nmi, 'ACC Top-5': top5, 'hungarian_match': match}

这段代码是一段函数的代码，用于计算聚类或分类模型的性能指标，例如准确率（ACC）、调整兰德指数（ARI）、标准化互信息（NMI）和Top-5准确率（ACC Top-5）。如果`compute_confusion_matrix`参数为True，则还会计算混淆矩阵并将其保存到文件中。函数的输入是预测结果、目标标签、类别名称和混淆矩阵文件的路径。函数返回一个字典，包含计算得到的各项性能指标的值。

Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type) Confusion_matrix (Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思

这段代码是在计算分类模型的准确率（accuracy），其中`result$type`是模型预测的分类结果，`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`返回了一个混淆矩阵（confusion matrix），它展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。

`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量，`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量。`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`计算了模型的准确率，即模型正确预测的样本数与总样本数的比值。其中`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数，即混淆矩阵中所有元素的和。