如何使用paddlepaddle绘制三分类的混淆矩阵

对于三分类问题，我们可以按照以下步骤使用 PaddlePaddle 绘制混淆矩阵：

1. 导入必要的库和模块：

import paddle
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备测试数据和模型预测结果数据：

# 假设测试数据为 test_labels，模型预测结果数据为 pred_labels
test_labels = paddle.to_tensor(np.array([0, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 2, 0]))
pred_labels = paddle.to_tensor(np.array([0, 1, 1, 0, 2, 1, 1, 2, 0]))

3. 通过 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵：

conf_matrix = confusion_matrix(test_labels.numpy(), pred_labels.numpy())

4. 将混淆矩阵可视化：

sns.set()
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
plt.show()

这样就可以绘制出三分类混淆矩阵了。同样地，在上述代码中，我们使用了 `seaborn` 库来绘制热力图，使用了 `matplotlib` 库来设置 x 轴和 y 轴标签。