使用Python seaborn/matplotlib结合pretty-print-confusion-matrix可以制作好看的confusion matrix了。 import numpy as np import pandas as pd from pretty_confusion_matrix import pp_matrix #调用pp_matrix #pandas dataframe数据准备
在Python中遇到“confusionmatrix plot failure: no module named 'seaborn'”的错误通常意味着你的环境中没有安装seaborn库,而这个库是在绘制混淆矩阵时可能会用到的。为了解决这个问题,你可以按照以下步骤操作: 确认seaborn库是否已安装: 你可以通过Python的交互式环境来检查seaborn库是否已安装。在命令行中运行Python...
python画混淆矩阵(confusion matrix) 混淆矩阵(Confusion Matrix),是一种在深度学习中常用的辅助工具,可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。 如上图,我们就可以看到,有一个样本原本是0的,却被预测成了1,还有一个,原本是2的,却被预测成了0。 简单介绍作用后,下面上代码: importseaborn as...
参考:Python中生成并绘制混淆矩阵(confusion matrix) 参考:How to format xticklabels in a confusion matrix plotted with scikit-learn / matplotlib? 二、创建 Confusion Matrix (方法二) import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 两个数组存储在npy...
这里我们用代码演示三分类问题混淆矩阵(这里我们用confusion_matrix生成矩阵数据,然后用seaborn的热度图绘制出混淆矩阵数据),如下: #导入依赖包import seaborn as sns;from sklearn.metrics import confusion_matriximportmatplotlib.pyplot as pltsns.set()y_true = ["cat", "dog", "cat", "cat", "dog", "re...
from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score # Load the wine dataset X, y = load_wine(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.25) # Train...
fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成混淆矩阵cm=confusion_matrix(y_test,y_pred)# 可视化混淆矩阵plt.figure(figsize=(8,6))sns.heatmap(cm,annot=True,cmap='Blues')plt.xlabel('Predicted labels')plt.ylabel('True labels')plt.show() ...
import seaborn.objects as so from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix # CREATE CLASSIFICAION DATASET ...
Python中通过sklearn.metrics.confusion_matrix可快速生成矩阵,结合matplotlib或seaborn的热力图实现可视化解读。进阶分析可结合classification_report函数同步输出精确率、召回率等指标。工业级应用中,通常会将混淆矩阵与ROC曲线、PR曲线结合分析,特别是在类别分布不均衡时,这种组合分析能更全面评估...
二、python 绘画混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix),是一种在深度学习中常用的辅助工具,可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。 例: 代码如下: import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt sns.set() f,ax = plt.subplots() y...