好吧，没人回复，我自己解决了，使用caret包里的confusionMatrix(data, reference, positive = NULL,
  dnn = c("Prediction", "Reference"), prevalence = NULL,
  mode = "sens_spec", ...)方法，简单使用输入预测值向量和真实值向量即可，需要注意输入向量为因子（做下转换）。

我得到的结果：
> confusionMatrix(factor(test_pre),factor(y1), positive = NULL)
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   1   2   3
         1 470   9   1
         2   3 607   5
         3   1   7 656

Overall Statistics
                                          
               Accuracy : 0.9852         
                 95% CI : (0.9784, 0.9903)
    No Information Rate : 0.3764         
    P-Value [Acc > NIR] : <2e-16         
                                          
                  Kappa : 0.9776         
Mcnemar's Test P-Value : 0.343           

Statistics by Class:

                     Class: 1 Class: 2 Class: 3
Sensitivity            0.9916   0.9743   0.9909
Specificity            0.9922   0.9930   0.9927
Pos Pred Value         0.9792   0.9870   0.9880
Neg Pred Value         0.9969   0.9860   0.9945
Prevalence             0.2695   0.3542   0.3764
Detection Rate         0.2672   0.3451   0.3729
Detection Prevalence   0.2729   0.3496   0.3775
Balanced Accuracy      0.9919   0.9836   0.9918


虽然没有人回答，不过还是解决咯！