UndefVarError: `confusion_matrix` not defined

抱歉，我之前给出的代码有误。在Julia中，没有内置的`confusion_matrix`函数。你可以使用以下代码来计算混淆矩阵并绘制：

using StatsBase, Plots

# 定义真实标签和预测标签
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusmat(2, y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
heatmap(cm,
        xticks = ([0.5, 1.5], ["预测为0", "预测为1"]),
        yticks = ([0.5, 1.5], ["真实为0", "真实为1"]),
        color = :Blues,
        cbar = false,
        aspect_ratio = 1,
        title = "Confusion Matrix")

在这个示例代码中，我们使用了`StatsBase`包中的`confusmat`函数来计算混淆矩阵。然后使用`Plots`包中的`heatmap`函数绘制热力图。

请确保已经安装了`StatsBase`和`Plots`包。可以使用以下命令进行安装：

import Pkg
Pkg.add("StatsBase")
Pkg.add("Plots")

希望这次能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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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。

TypeError: draw_confusion_matrix() missing 2 required positional arguments: 'label_name' and 'normlize'

抱歉，我之前的回答有一个拼写错误。在调用 `draw_confusion_matrix()` 函数时，你需要提供正确的参数名称 `normalize` 而不是 `normlize`。这可能是导致你出现 `TypeError` 的原因。

请修改调用 `draw_confusion_matrix()` 函数的代码如下：

draw_confusion_matrix(label_true=y_gt,
                      label_pred=y_pred,
                      label_name=labels_name,  # 提供正确的 "label_name" 参数值
                      normalize=True,  # 提供正确的 "normalize" 参数值
                      title="Confusion Matrix on Fer2013",
                      pdf_save_path="Confusion_Matrix_on_Fer2013.jpg",
                      dpi=300)

确保在调用函数时提供了正确的参数名称和值。希望这次能够帮助到你！