Improve confusion matrix and score distributions

Right now, the confusion matrix and the score distribution plots rely entirely on the test set human scores. This means that if there are, say, 6s in the training data but none in the test data, the confusion matrix will only be 5x5 and the score distribution plot will only show 5 bars. Perhaps it would be better to take the union of the human scores from both the training and the test sets?

混同行列とスコア分布プロットを構築するコードを特定し、次に、トレーニングセットとテストセットから人手によるスコアがどのように収集されるかを追跡します。両方のセットの和集合をスコアカテゴリに使用するようにプロットを更新し、トレーニングにのみ存在するスコアが両方の可視化に引き続き表示されることを確認します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。