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混淆矩阵是分类任务常用的一种评估方法。尤其是在类别数量不平衡的情况下，相比accuracy，混淆矩阵对哪个类被错误分类具有更直观的解释。在平时做简单的数据实验时，可以仅用from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix或者seaborn对混淆矩阵进行可视化。但是在深度学习训练模型的过程中，在`tensorboard`中可视化混淆矩阵会更方便结果记录

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