sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay是scikit-learn(简称sklearn)库中的一个模块,用于可视化混淆矩阵(Confusion Matrix)的工具。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具,它展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。 混淆矩阵通常是一个二维矩阵,行表示真实标签,列表示预测结果。在二分类问题...
confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵,ConfusionMatrixDisplay类用于创建混淆矩阵的可视化对象。normalize方法用于对混淆矩阵进行归一化处理,plot方法用于绘制混淆矩阵的颜色图。 使用Sklearn的ConfusionMatrixDisplay对绘制混淆矩阵的颜色图进行归一化可以帮助我们更直观地了解分类模型的性能,特别是在多类别...
幸运的是,你可以用另一个函数ConfusionMatrixDisplay绘制自定义矩阵: from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay, confusion_matrix clf = ExtraTreeClassifier().fit(X_train, y_train) y_preds = clf.predict(X_test) fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 4), dpi=100) cm = confusion_matrix(y...
得到了混淆矩阵接下来进行数据可视化就好了,这里有三种实现形式,其中matplotlib和seaborn实现方法是一样的,都是热力图实现,另外sklearn自带一个ConfusionMatrixDisplay也可以直接实现热力。 第一种matplotlib/seaborn: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt labels=[2,3,4,5] sns.heatmap(cm,annot=Tr...
在传递给 ConfusionMatrixDisplay 之前,可以把混淆矩阵cm放在任何格式中。 .Generalized Linear Models 一般情况下,如果有可用于其他类型分布的替代方案,则将目标(y)转换为正态分布是没有意义的。 例如,Sklearn 为目标变量提供了3种广义线性模型,分别是泊松、Tweedie或Gamma分布 ,而...
1.confusion_matrix 2.classification_report 3.roc_curve, auc 回到顶部 1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 1fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix23#if y_true.shape=y_pred.shape=(N,)4tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred,...
("Normalized confusion matrix",'true')]fortitle, normalizeintitles_options: disp=plot_confusion_matrix(classifier, X_test, y_test, display_labels=class_names, cmap=plt.cm.Blues, normalize=normalize) disp.ax_.set_title(title)print(title)print(disp.confusion_matrix) ...
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplay#导入模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembl...
TP=confusion_matrix[0,0];FN=confusion_matrix[0,1]FP=confusion_matrix[1,0];TN=confusion_matrix[1,1]printu"TP, FN, FP, TN的值依次是:",TP,FN,FP,TNprintCutoffLinefrom__future__importdivision###""" Matrix 0 1 0 TP FN 1 FP TN precison = TP/(TP+FP) recall =...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 参数 y_true:数组,实例的实际类别序列 y_pred:数组,实例的预测类别序列 labels:需要统计出的类别名称列表。如果为None则在y_true或y_pred中出现过的类别都将排序后作为统计类别 sample_weight:类数组,shape=样本数量,可选的...