plot_confusion_matrix 参数的主要作用是绘制混淆矩阵,以便于我们更好地观察和分析数据。通过混淆矩阵,我们可以了解分类模型对不同类别的预测效果,进而优化模型性能。 三、plot_confusion_matrix 参数的使用方法 在使用plot_confusion_matrix 参数时,需要先导入 matplotlib 库,并创建一个混淆矩阵。然后,调用 plot_confusion...
plot_confusion_matrix是一个函数，通常用于可视化分类模型中的混淆矩阵。它可能具有以下参数：1. y_true（必需）：真实的目标变量。这通常是实际标签的数组。2. y_pred（必需）：预测的目标变量。这通常是模型预测的标签的数组。3. classes：类别标签的列表。如果未提供，则将从y_true中推断。4. normalize：这是...
在 Python 中,plot_confusion_matrix 函数通常需要以下参数: - confusion_matrix:混淆矩阵,用于展示分类模型的预测结果与实际结果之间的差异。 - classes:分类标签,用于指定混淆矩阵中每一列的含义。 - normalize:是否对混淆矩阵进行归一化处理,默认为 False。 - cmap:颜色映射,用于为混淆矩阵中的每个元素设置颜色。
plot_confusion_matrix是sklearn中的一个函数,用于绘制混淆矩阵。 混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它以矩阵的形式展示了模型预测结果与真实标签之间的差异。混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测结果。矩阵的每个元素表示预测为某个类别的样本在真实标签为该类别的情况下的数量。 然而,Sklearn版本0.24之...
cm = plot_confusion_matrix(y_true, y_pred) # 显示混淆矩阵 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_labels = [0, 1] plt.xticks(range(len(tick_labels)), tick_labels) plt.yticks(range(len(tick_labels)), tick_labe...
plot_confusion_matrix(estimator, X, y_true, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None, display_labels=None, include_values=True, xticks_rotation='horizontal', values_format=None, cmap='viridis', ax=None, colorbar=True) 已弃用:函数 plot_confusion_matrix 在1.0 中已弃用,并将在 1.2...
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...
scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵。 importscikitplotasskplt rf = RandomForestClassifier rf = rf.fit(X_train, y_train) y_pred = rf.predict(X_test) skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_test, y_pred, normalize=True) ...
scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵。 importscikitplotasskplt rf = RandomForestClassifier() rf = rf.fit(X_train, y_train) y_pred = rf.predict(X_test) skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_test, ...
1我将代码更改为plot_confusion_matrix(test_generator.classes, y_pred, labels=category_names, normalize=False),但仍然出现错误“TypeError: plot_confusion_matrix()缺少一个必需的位置参数:'y_true'”。- maarij qamar 1 有一个关键词标签,但没有类,因此您可以将其更改为类。