混淆矩阵未显示在google cloud automl vision中

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它以矩阵的形式展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。

混淆矩阵通常由四个不同的指标组成：

1. 真正例（True Positive，TP）：模型正确地将正例预测为正例的数量。
2. 假正例（False Positive，FP）：模型错误地将负例预测为正例的数量。
3. 假反例（False Negative，FN）：模型错误地将正例预测为负例的数量。
4. 真反例（True Negative，TN）：模型正确地将负例预测为负例的数量。

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列与分类模型性能相关的指标，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值（F1-Score）等。

在 Google Cloud AutoML Vision 中，混淆矩阵并没有直接显示在界面上。然而，我们可以通过以下步骤来获取混淆矩阵：

1. 使用 AutoML Vision 训练模型并完成预测任务。
2. 导出模型的预测结果和真实标签。
3. 利用这些预测结果和真实标签计算混淆矩阵。

对于混淆矩阵的计算，可以使用各种编程语言和数据处理工具来实现。例如，Python 中的 scikit-learn 库提供了方便的函数来计算混淆矩阵。

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需要注意的是，以上答案仅针对 Google Cloud AutoML Vision 和腾讯云视觉智能进行了介绍，不涉及其他云计算品牌商。