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...
confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵,ConfusionMatrixDisplay类用于创建混淆矩阵的可视化对象。normalize方法用于对混淆矩阵进行归一化处理,plot方法用于绘制混淆矩阵的颜色图。 使用Sklearn的ConfusionMatrixDisplay对绘制混淆矩阵的颜色图进行归一化可以帮助我们更直观地了解分类模型的性能,特别是在多类别...
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...
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 X, y = fetch_openml(d...
from_predictions or ConfusionMatrixDisplay.from_estimator. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 按照提示改为使用ConfusionMatrixDisplay.from_estimator就可以了 from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay ConfusionMatrixDisplay.from_estimator(treeclf, X_test, y_test) plt.show()...
confusion_matrix API https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html#sklearn.metrics.confusion_matrix 混淆矩阵每一行, 都应一个类。 每一列对应预测的一个分类。 每一个元素,就是将一个类判断为另外一个类的概率。
Describe the bug python:3.9.9 mac os:12.1 skicit-learn: 0.24.2 from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay ConfusionMatrixDisplay.from_estimator() after import sklearn when use ConfusionMatrixDisplay.from_estimator return an error...
sklearn: 0.22 matplotlib: 3.1.2 An optional argument could be added to ConfusionMatrixDisplay.plot() and plot_confusion_matrix() that fixed the colorbar and colormap to the range [0, 1] in the cases where the confusion matrix is normalised. ...
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()...
键索引记数法分为4个步骤： 第一步：频率统计 使用int数组count[]计算每个键（组号）出现的频率，如果...