在SKU矩阵中包含命中率为零的行和列

我想把几个混淆矩阵的结果合并到一个矩阵中。我的预测值和基本真值可以是0、1、2。 只要存在所有值,我就可以将值相加。但是,当一些值根本不存在时,行和列的数量会发生变化。因此,我无法将这样的数组添加到结果数组中。如何强制混淆矩阵包含零样本的行和列?

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

combined_confusion_matrix = np.zeros((3,3))
gt1 = np.array([0,1,2,0,1,2])
pred1 = np.array([2,1,2,0,1,2])
cm1 = confusion_matrix(gt1, pred1)  # [[1 0 1][0 2 0][0 0 2]]
combined_confusion_matrix +=  cm1
gt2 = np.array([0,0,2,2])
pred2 = np.array([0,2,2,2])
cm2 = confusion_matrix(gt2, pred2)  # Got [[1 1][0 2]], Desired [[1 0 1][0 0 0][0 0 2]]
combined_confusion_matrix += cm2  # Error due to different dimensions