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/**
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 */
import { Tensor1D, Tensor2D } from '../tensor';
import { TensorLike } from '../types';
/**
 * Computes the confusion matrix from true labels and predicted labels.
 *
 * ```js
 * const labels = tf.tensor1d([0, 1, 2, 1, 0], 'int32');
 * const predictions = tf.tensor1d([0, 2, 2, 1, 0], 'int32');
 * const numClasses = 3;
 * const out = tf.math.confusionMatrix(labels, predictions, numClasses);
 * out.print();
 * // Expected output matrix:
 * // [[2, 0, 0],
 * //  [0, 1, 1],
 * //  [0, 0, 1]]
 * ```
 *
 * @param labels The target labels, assumed to be 0-based integers
 *   for the classes. The shape is `[numExamples]`, where
 *   `numExamples` is the number of examples included.
 * @param predictions The predicted classes, assumed to be
 *   0-based integers for the classes. Must have the same shape as `labels`.
 * @param numClasses Number of all classes, as an integer.
 *   Its value must be larger than the largest element in `labels` and
 *   `predictions`.
 * @returns The confusion matrix as a int32-type 2D tensor. The value at
 *   row `r` and column `c` is the number of times examples of actual class
 *   `r` were predicted as class `c`.
 */
/** @doc {heading: 'Operations', subheading: 'Evaluation'} */
export declare function confusionMatrix_(labels: Tensor1D | TensorLike, predictions: Tensor1D | TensorLike, numClasses: number): Tensor2D;
export declare const confusionMatrix: typeof confusionMatrix_;