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...
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 =...
rf_cm_plot = plot_confusion_matrix(rf_matrix, classes = ['Non-Default(0)','Default(1)'], normalize = False, title = 'Random Forest Tree') plt.savefig('rf_cm_plot.png') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. XGBoost xgb_cm_plot = plot_confusion_matrix(xgb_matrix, classes = ['Non-De...
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_...
('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....
disp = plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, display_labels=['Class 0', 'Class 1'], cmap=plt.cm.Blues) disp.figure_.suptitle('Confusion Matrix') plt.show() 添加图例、标题和其他必要的图形元素: 在绘制混淆矩阵时,你已经可以通过plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title来添加坐标轴标签和图表标题...
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], ...
print(confusion_matrix(y_train, prediction)) 原文由tourist发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 我找到了一个可以绘制从sklearn生成的混淆矩阵的函数。 import numpy as np def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', ...
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?