判断题sklearn.metrics.confusion_matrix（）方法传入测试用的目标，预测的结果作为参数可以生成生成混淆矩阵。
判断题卷积神经网络适合对格点化（grid-liketopology）特征的数据，如像素和音频进行学习。
判断题机器学习模型经常使用Dense层进行正则化，限制模型中参数，从而减少模型的过拟合的可能。
判断题机器学习模型经常使用Dropout层构造全连接网络。
判断题决策树模型（DecisionTreeClassifier）调用模型的predict_classes（）方法生成预测。
