请给我一个多分类模型测试的过程，从测试数据的导入到模型输出的记录，最后绘制混淆矩阵

下面是一个多分类模型测试的示例过程，包括测试数据的导入、模型输出的记录和绘制混淆矩阵：

1. 导入测试数据：首先，从你的测试数据集中导入测试样本和相应的真实标签。可以使用适当的库（如NumPy）加载测试数据。

import numpy as np

# 导入测试样本和真实标签
X_test = np.load('test_samples.npy')
y_true = np.load('true_labels.npy')

2. 进行模型预测：使用训练好的多分类模型对测试样本进行预测，并记录预测结果。

# 假设已有训练好的多分类模型 model
y_pred = model.predict(X_test)

3. 计算混淆矩阵：使用真实标签和预测结果计算混淆矩阵。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

4. 绘制混淆矩阵：使用图表库（如Matplotlib）将混淆矩阵可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
# 如果有类别名称，可以设置 xticks 和 yticks 的标签
plt.xticks(np.arange(num_classes), class_names)
plt.yticks(np.arange(num_classes), class_names)
plt.show()

在上面的代码中，`test_samples.npy`和`true_labels.npy`是测试数据集的文件路径。`model.predict(X_test)`是使用训练好的模型对测试样本进行预测得到的预测结果。`confusion_matrix(y_true, y_pred)`计算混淆矩阵，其中`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测结果。`class_names`是类别名称列表，用于设置混淆矩阵图像的 x 轴和 y 轴的标签。

请注意，以上代码仅为示例，你需要根据你的实际情况进行相应的修改和扩展。确保测试数据和模型输出的数据格式正确，并根据你的类别数量和类别名称进行适当的调整。