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...
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...
是的,我已经删除了标题和图像,但现在出现了一个错误:plot_confusion_matrix()缺少2个必需的位置参数:'X'和'y_true',而我的代码看起来像cm = confusion_matrix(test_generator.classes, y_pred) plot_confusion_matrix(cm, labels = category_names)。 - maarij qamar test_generator.classes,y_pred - Subbu...
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...
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。
plotconfusion函数通常有四个参数,分别是混淆矩阵(ConfusionMatrix)、类标签(Labels)、标题(Title)和归一化(Normalization)。混淆矩阵是一个二维数组,它展示了分类模型在不同类别上的预测结果和真实结果之间的关系。类标签是一个列表,包含了所有的类别标签,用于在图表中标识每个类别。标题是一个字符串参数,用于为混淆...
函数plot_pca_component_variance用到的参数有 4 个: 上图中每一种颜色代表一个数字,图的右上角也有相应的标识。虽然从 784 维度降到 2 维,但是从图上看这十个数字还是大致能被分开的,这给之后的分类也带来了信心。 1.4 混淆矩阵 Scikit-Plot 中的plot_confusion_matrix函数可以画出分类问题后的混淆矩阵,该...
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.show() -Romaker 12 fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 20))的意思是创建一个大小为 (20, 20) 的图形窗口和轴对象。然后,使用plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, cmap=plt.cm.Blu...