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(xlocations, labels, rotation=90) plt.yticks(xlocations, labels) plt.ylabel('True...
y_pred = np.loadtxt('../Data/pr_label.txt') 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(...
label和预测label分别保存到y_true和y_pred这两个变量中即可。 '''y_true=np.loadtxt('../Data/re_label.txt')y_pred=np.loadtxt('../Data/pr_label.txt')tick_marks=np.array(range(len(labels)))+0.5defplot_confusion_matrix(cm,title='Confusion Matrix',cmap=plt.cm.binary):plt.imshow(cm,in...
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_...
plot_confusion_matrix_(cm, data_path, model='cnn') # Store each dataset report reports_cnn[f'{data_path}'] = one_report dump(reports_cnn, 'reports_cnn.joblib') # load the report reports_cnn = load('reports_cnn.joblib') cnn_over_all = overall_model_eval(reports_cnn) ...
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。
def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes, normalize=False, title=None, cmap=plt.cm.Blues): """this function points and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting 'normalize=True""" if not title:
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?
results[model_name]['cm'] = confusion_matrix(y_test, y_pred) 04 单模型评价可视化 进行单模型评价可视化(9种模型×5种评价曲线)。 # 单模型可视化函数 defplot_model_evaluation(model_name, save_path=r'C:\Users\hyy\Desk...