✨pytorch绘制混淆矩阵🔥

在深度学习任务中，模型性能评估至关重要，而混淆矩阵（Confusion Matrix）是不可或缺的工具之一。它能直观展示分类结果中的正确与错误情况，帮助我们快速定位问题所在！👀

那么，如何用PyTorch轻松绘制混淆矩阵呢？首先，确保你已经完成模型训练，并获得了预测值和真实标签。接着，利用`sklearn.metrics.confusion_matrix`函数计算混淆矩阵的具体数值。最后，借助Matplotlib或Seaborn库进行可视化呈现，让数据“说话”！📊📈

以下是一些小技巧：

- 数据整理：确保预测值和真实标签形状一致。

- 颜色搭配：使用暖色调突出高值区域，冷色调弱化低频类别。

- 标注细节：添加百分比或具体数值，增强可读性。

通过精心设计的混淆矩阵，你可以更精准地优化模型，迈向成功之路！🌟

深度学习 PyTorch 混淆矩阵 机器学习

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