用多项式朴素贝叶斯模型进行调优，用调优后的模型预测测试数据集，评价调优后的模型的性能，计算准确率、精度、召回率和F1得分，求出该模型的混淆矩阵

以下是使用多项式朴素贝叶斯模型进行调优、预测测试数据集并评价性能的Python代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import pandas as pd

# 读取训练数据集和测试数据集
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')

# 将文本转换为词频向量
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
test_features = vectorizer.transform(test_data['text'])

# 定义多项式朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()

# 定义调优参数
parameters = {'alpha': [0.1, 0.5, 1, 2, 5]}

# 使用GridSearchCV进行调优
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)
clf.fit(train_features, train_data['label'])

# 输出最优参数
print('Best parameters:', clf.best_params_)

# 使用调优后的模型预测测试数据集
predicted_labels = clf.predict(test_features)

# 评价调优后的模型性能
print(classification_report(test_data['label'], predicted_labels))

# 输出混淆矩阵
print('Confusion matrix:')
print(confusion_matrix(test_data['label'], predicted_labels))

在这个示例中，我们使用多项式朴素贝叶斯模型对文本进行分类，并使用GridSearchCV进行调优。然后，我们使用调优后的模型预测测试数据集，并评价调优后的模型性能。最后，输出混淆矩阵。您需要将代码中的文件路径替换为您的实际文件路径。