绘制混淆矩阵和ROC曲线通常需要使用一些流行的Python库,如Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn。首先,您需要安装这些库。使用Scikit-learn的confusion_matrix函数生成混淆矩阵,然后通过Matplotlib来可视化。对于ROC曲线,可以使用roc_curve和auc函数计算真正率和假正率,并绘制曲线。完整的代码示例可
四、绘制混淆矩阵 使用训练好的模型对测试集进行预测,并绘制混淆矩阵: # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) 显示混淆矩阵 disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) disp.plot() plt.title('Confusion Matrix') plt.show() 混淆矩阵...
关于混淆矩阵,有的书上行表示真实值,列表示预测值。而有的书上行表示预测值,列表示真实值。为了方便记忆,防止懂了又忘,强烈建议统一采用《统计学习方法》的方式——行表示真实值,列表示预测值,如下图: 行:真实值 列:预测值 接下来就是填空: 1)先填写阳性P和隐性N: 阳性和隐性由预测值决定,所以要从列上看...
一、画混淆矩阵 clc; clear; close all; fuse_matrix=rand(5)#产生矩阵 imagesc(fuse_matrix) set(gca,'xtick',1:5) set(gca,'xticklabel',{'one ','two','three','four','five'},'XTickLabelRotation',45)#设置横轴和横轴标签大小 set(gca,'ytick',1:5) set(gca,'yticklabel',{'one...
总结起来,画混淆矩阵的步骤如下: 1. 统计模型对测试样本的分类结果,得到分类结果矩阵。 2. 根据分类结果矩阵,按照实际类别和预测类别的顺序,画出混淆矩阵。 3. 根据混淆矩阵,计算出各种评估指标。 混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具,通过画混淆矩阵可以直观地了解模型在不同类别上的分类结果,并计算出各种评估指...
return colors# 假设cm是你的热力图数据cm= confusion_matrix(labels, predictions)# 归一化混淆矩阵cm_normalized= cm.astype("float") / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]# 获取18种低饱和度颜色colors= generate_distinct_low_saturation_colors(18)# 绘制热力图annot=False# 设置画布大小plt.figure(figsize=...
在神经网络和机器学习的结果分析中,常常会用混淆矩阵和ROC曲线来分析识别/分类结果的好坏,而且论文中也经常出现这种图。对于卷积神经网络来说画混淆矩阵很简单,要用到函数plotconfusion,格式为plotconfusion(实际标签,预测标签),画出来是这样的: 实际标签是我们提前就知道的,预测标签在神经网络训练并测试后会得到。 对于...
绘制混淆矩阵 为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray,我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix()函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。 import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom resources.plotcm import plot_confusion_matrix ...
土地利用类型转换矩阵可以从两幅栅格图(一般是分类结果图像)计算得到,也可以从两个矢量文件中计算获得。如图1为基本的流程图,关键就是两个时相图像的分类。 图1:基本技术流程 ENVI下有两个工具(Change Detection Statistics工具和Thematic Change Workflow工具)可用于计算变换混淆矩阵,下面介绍在ENVI下从两幅分类结果的...
混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表,是模式识别领域中的一种常用的表达形式。它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系,是用来评价分类器性能的一种常用方法。 我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵 ...