从混淆矩阵中计算每一类的分类精度和总体平均精度

计算每一类的分类精度，进而求总体的平均精度是分类问题很常用的评价指标，当我们计算出混淆矩阵之后，需要对混淆矩阵进行量化分析，最明显的指标就是计算分类精度，下面提供一种计算方面，使用sk-learn的api np.diag是将对角线的值取出来，也就是正确分类的样本数的分布，axis=1，是行维度，实际就是预测样本数分布，np.sum就是将预测的每类样本数进行求和。 nan_to_num是将部分真除之

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