def plot_confusion_matrix(cm, labels, title='Confusion Matrix'): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap='Blues') plt.title(title) plt.colorbar() xlocations = np.array(range(len(labels))) plt.xticks(xlocat
计算混淆矩阵——confusion_matrix将变量转换为数据框——pd.DataFrame创建热图——sn.heatmap最后，将图保存到文件中 -cfm_plot.figure.savefig 从sklearn.metrics导入pandas作为pd导入chaos_matrix导入seaborn作为sn如果__name__ == '__main__' : predictions = [ "None"，"Dog"，"Cat"，...] true_l...
然后调用plot_confusion_matrix()绘制该分类应用于该数据集的的测试集时的混淆矩阵。 # Example 1: Using sklearn plot_confusion_matrix # Ref: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.plot_confusion_matrix.html import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_...
svm_cm_plot = plot_confusion_matrix(svm_matrix, classes = ['Non-Default(0)','Default(1)'], normalize = False, title = 'SVM') plt.savefig('svm_cm_plot.png') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. rf_cm_plot = plot_confusion_matrix(rf_matrix, classes = ['Non-Default(0)','Default(...
('none')plt.gca().yaxis.set_ticks_position('none')plt.grid(True,which='minor',linestyle='-')plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)plot_confusion_matrix(cm_normalized,title='Normalized confusion matrix')# show confusion matrixplt.savefig('../Data/confusion_matrix.png',format='png')plt....
tick_marks = np.array(range(len(labels))) +0.5defplot_confusion_matrix(cm, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.binary): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() xlocations = np.array(range(len(labels))) ...
plot_confusion_matrix(trans_mat, label) 效果图: 以上两种方法的缺陷在于,它们都只能接受int类型的array或dataFrame,无法满足元素小于1的状态转移矩阵绘制。因此考虑第三种方法。 方法3 trans_mat = np.array([[62, 16, 32 ,9, 36], [16, 16, 13, 8, 7], ...
首先,您需要安装这些库。使用Scikit-learn的confusion_matrix函数生成混淆矩阵,然后通过Matplotlib来可视化。对于ROC曲线,可以使用roc_curve和auc函数计算真正率和假正率,并绘制曲线。完整的代码示例可以在官方文档中找到,或在相关的Python编程社区中寻求帮助。 绘制混淆矩阵和ROC曲线的最佳实践是什么?
plt.title('Confusion Matrix') plt.show() 3、精确率(Precision)和召回率(Recall) 精确率是预测为正例的样本中,实际为正例的比例,而召回率是实际为正例的样本中,被正确预测为正例的比例。精确率是指在所有被模型预测为正类的样本中,真正属于正类的样本所占的比例。公式如下: ...
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。