scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。 https://scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1:评估指标可视化 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。 import scikitplot as skplt rf =...
```python from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 假设y_true是真实标签,y_pred是模型预测结果 y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1] # 创建混淆矩阵 cm = plot_confusion_matrix(y_true, y_pred...
scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。 https://scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1:评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得...
在scikit-learn 0.22 中,有一个新功能可以直接绘制混淆矩阵(但是,在 1.0 中已弃用,并将在 1.2 中删除)。 请参阅文档: sklearn.metrics.plot_confusion_matrix 旧答案: 我认为值得一提的是 seaborn.heatmap 的使用。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ax= plt.subplot() sns.heatmap(...
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。
在较新版本的scikit-learn库中,plot_confusion_matrix 函数已经被弃用,并将在未来的版本中移除。为了替代这一功能,你可以使用 ConfusionMatrixDisplay 类来绘制混淆矩阵。以下是如何使用 ConfusionMatrixDisplay 类来绘制混淆矩阵的步骤: 导入必要的库: python from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay import ...
Sklearn无法正确导入plot_confusion_matrix 、 但是,每当我尝试从我的终端使用以下行进行导入时,都会得到一个导入错误: >>> fromsklearn.metrics importplot_confusion_matrixTraceback' from 'sklearn.metrics' (/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/s ...
K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外，KNN是机器学习中最简单的方法。利用...
Description The example at https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-confusion-matrix-py easily breaks down without warning or error if the data d...
这是因为在 sktime 依赖项中使用了来自 sklearn 的私有方法。由于 sklearn 更新为 1.1.0，这个私有...