如有150个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为：
类1
类2
类3
类1 43 5 2 类2 2 45 3 类3 0 1 49
每一行之和为50，表示50个样本，
第一行说明类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3
*混淆矩阵是用来反映某一个分类模型的分类结果的，其中行代表的是真实的类，列代表的是模型的分类。
数据集的真实情况是：
a类有100个，b类有60个，c类有40个。
模型的结果为：被分为a类的有120个，被分为b类的有60个，被分为c类的有20个。
共和党
民主党
无党派
共和党
42
2
1
民主党
5
40
3
无党派
0
3
4
（1） 分类的正确率和错误率分别是多少?
正确率：（42+40+4）/（42+2+1+5+40+3+0+3+4）=86/ 100 = 86%
错误率：1-86%=14%
（2） 参议院中分别有几名民主党、几名共和党，几名无党派议员?
民主：5+40+3=48
共和：42+2+1=45
无党：0+3+4=7
（3） 有几名共和党人士被分类到民主党？有几名无党派人士被分类到共和党?
2个（第“共和党”行第“民主党”列）。
0个（第“无党派”行第“共和党”列）。
