yolov5使用gbdt训练输出混淆矩阵

Yolov5是一个目标检测算法，而GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种分类算法，它们的应用场景不同。Yolov5通常使用深度学习算法进行训练，而不是使用GBDT。

如果您想要训练一个分类器并输出混淆矩阵，可以使用sklearn库中的GradientBoostingClassifier模型，并在训练之后使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵。以下是一个简单的例子：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义训练数据和标签
X_train = ...
y_train = ...

# 定义测试数据和标签
X_test = ...
y_test = ...

# 定义GBDT模型并进行训练
gbdt = GradientBoostingClassifier()
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = gbdt.predict(X_test)

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

在以上代码中，X_train和y_train表示训练数据和标签，X_test和y_test表示测试数据和标签。通过调用GradientBoostingClassifier()来定义GBDT模型，然后使用fit()函数进行训练，使用predict()函数对测试数据进行预测，最后使用confusion_matrix()函数计算混淆矩阵并输出。