Python 3.x 如何读取tensorflow混淆矩阵行和列

对于我的2个类1=[0,1]和0=[1,0]CNN模型，我使用tf.conflusion_矩阵为模型找到一个混淆矩阵。对于验证集，我的一个结果如下所示：

[ [1800  17] 
  [283  600] ]

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在做了一些搜索之后，我看到了不止一种类型的阅读，其中一些说[[TN-FP][FN-TP]]，但另一些人以这种方式阅读[[TP-FP][FN-TN]]，我不知道哪一种适合我的情况？如果可以的话，请给我一个依靠科学研究的答案。

密码背后是真相；

类标签应该从0开始。例如，如果 num_classes是3，那么可能的标签是[0,1,2]。 注意，假设可能的标签为[0,1,2,3,4]， 导致5x5混乱矩阵

所以最好不要把一个热张量传递给函数；argmax可能是这里的好朋友

这意味着第一个元素行0 col 0对应于为类0正确分类的元素数

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行0 col 1将与类0的错误分类元素相对应，依此类推。

对不起，我唯一要确定的是混淆矩阵的排序，例如行和列的顺序为row1=0，row2=1 col1=0，col2=1，或与row1=1，row2=0 col1=1，col2=0相反这是正确的排序row1=0，row2=1 col1=0，col2=1，这就是我试图在上面解释的。仔细阅读本部分非常重要注意，可能的标签被假定为[0,1,2,3,4]，导致5x5混淆矩阵。谢谢亲爱的，你的答案正是我所理解的，你的意思是这个顺序[[TN FP][FN TP]]？很抱歉问你有证据吗？或者是证明这一点的资源？