确保你已经导入了confusion_matrix函数: from sklearn.metrics import confusion_matrix 数据类型不匹配: 确保y_true和y_pred中的标签类型一致。例如,如果真实标签是整数,预测标签也应该是整数。 进一步分析 你可以使用pandas库将混淆矩阵转换为更易读的格式: ...
首先,我们需要导入所需的库,包括: importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix 1. 2. 3. numpy:用于处理数值计算和数组操作的库。 pandas:用于数据处理和分析的库。 sklearn.metrics:包含了各种模型评估指标,包括confusion_matrix函数。 步骤2:加载真实标签和模型预测结果 在使用confusion...
import torch import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from sklearn.metrics import confusion_matrix import pandas as pd import numpy as np 自定义数据集类 class MyDataset(torch.utils.data.Dataset): def init(self, root_dir, transform=None): self.root_dir ...
confusion_matrix.plot(normalized=True) plt.show() confusion_matrix_norm Binary confusion matrixImport BinaryConfusionMatrix and Backendfrom pandas_confusion import BinaryConfusionMatrix, Backend Define actual values (y_actu) and predicted values (y_pred)...
print (confusion_matrix) 1. 2. 以下是创建混淆矩阵的完整 Python 代码: import pandas as pd data = {'y_actual': [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0], 'y_predicted': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0] ...
Pandas进阶 数据清洗和处理 Pandas是数据清洗的得力助手,支持缺失值处理、重复值删除等操作。以下是一个简单的数据清洗示例: import pandas as pd # 创建含有缺失值的DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, None, 35], ...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords stopwords = stopwords.words('english...
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_...
import pandas as pdfromsklearn.svmimport SVC, LinearSVCfromsklearn import metricsfromsklearn.metricsimport confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplotas plt # 这是一个多分类问题(三分类),可以在一张图上绘制多条ROC曲线 def paint_ROC(y_test, y_score):'''画ROC曲线'''plt.fig...
混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种用于评估分类模型性能的可视化工具,特别是在监督学习中。它显示了实际类别与预测类别之间的关联程度。以下是在Python中创建混淆矩阵的基础概念、优势、类型、应用场景以及示例代码。 基础概念 混淆矩阵是一个方阵,其中行表示实际类别,列表示预测类别。矩阵中的每个元素表示对应类别组合的实...