生成神经网络的混淆矩阵的程序

以下是生成神经网络混淆矩阵的Python程序示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设预测结果为y_pred，真实标签为y_true
y_pred = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_true = [0, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 2, 2]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

# 将混淆矩阵转换为比例矩阵
cm_norm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print(cm_norm)

在这个示例中，我们使用了`sklearn.metrics`模块中的`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵。该函数接受两个输入参数，即预测结果和真实标签，然后返回一个二维矩阵，其中行表示真实标签，列表示预测结果。

我们还使用了`numpy`模块来计算比例矩阵，即将混淆矩阵中每个元素除以该行的总和，以便更好地理解模型的性能。

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希望这些信息对你有所帮助。接下来，笑话时间！有两只鸡在玩游戏，一只问另一只：“你知道为什么我们都会被宰杀吗？” 另一只鸡回答道：“为什么？” 第一只鸡：“因为我们的屁股长在了同一个地方。”