创建ConfusionMatrixDisplay对象并进行归一化处理: 代码语言:txt 复制 display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=labels) display = display.normalize() # 归一化处理 绘制混淆矩阵的颜色图: 代码语言:txt 复制 display.plot(cmap='Blues') # 指定颜色图的颜色映射...
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay ``` 2. 定义变量 为了展示混淆矩阵,在我们开始使用confusionchart函数之前,我们需要定义一些变量。 我们首先需要创建一个混淆矩阵。我们可以通过引入的confusion_matrix函数来实现它。 ``` matrix = confusion_matrix(y_true, y_predicted, labels=[0,1,2,3]) ...
confusion_matrix用于计算混淆矩阵,而ConfusionMatrixDisplay用于将混淆矩阵可视化。 指出classi可能是一个输入错误,并导入classification_report: 你提到的classi很可能是一个输入错误。在sklearn.metrics中,相关的函数是classification_report,用于显示主要分类指标的文本报告。正确的导入方式如下: python from sklearn.metrics...
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted) To create a more interpretable visual display we need to convert the table into a confusion matrix display. cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [0,1]) ...
("Normalized confusion matrix",'true')]fortitle, normalizeintitles_options: disp=plot_confusion_matrix(classifier, X_test, y_test, display_labels=class_names, cmap=plt.cm.Blues, normalize=normalize) disp.ax_.set_title(title)print(title)print(disp.confusion_matrix) ...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=knn.classes_) color = 'white' disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=knn.classes_) disp.plot()...
sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay是scikit-learn(简称sklearn)库中的一个模块,用于可视化混淆矩阵(Confusion Matrix)的工具。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具,它展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。 混淆矩阵通常是一个二维矩阵,行表示真实标签,列表示预测结果。在二分类问题...
Display labels for plot. If None, display labels are set from 0 to `n_classes - 1`. Attributes --- im_ : matplotlib AxesImage Image representing the confusion matrix. text_ : ndarray of shape (n_classes, n_classes), dtype=matplotlib Text,\ or None Array...
plot_confusion_matrix(treeclf, X_test, y_test) plt.show() >>>FutureWarning: Function plot_confusion_matrix is deprecated; Function `plot_confusion_matrix` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Use one of the class methods: ConfusionMatrixDisplay.from_predictions or ConfusionMatrix...
16、用ConfusionMatrixDisplay绘制的混淆矩阵 from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split ...