本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.plot_confusion_matrix 的用法。 用法: sklearn.metrics.plot_confusion_matrix(estimator, X, y_true, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None, display_labels=None, include_values=True, xticks_rotation='horizontal', values_format=None, cmap='...
Sklearn无法正确导入plot_confusion_matrix Sklearn是一个流行的机器学习库,用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多用于分类、回归、聚类和降维等机器学习任务的工具和算法。plot_confusion_matrix是sklearn中的一个函数,用于绘制混淆矩阵。 混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它以矩阵的形式展示了模型预测结果...
在较新版本的scikit-learn库中,plot_confusion_matrix 函数已经被弃用,并将在未来的版本中移除。为了替代这一功能,你可以使用 ConfusionMatrixDisplay 类来绘制混淆矩阵。以下是如何使用 ConfusionMatrixDisplay 类来绘制混淆矩阵的步骤: 导入必要的库: python from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay import ...
是的,我已经删除了标题和图像,但现在出现了一个错误:plot_confusion_matrix()缺少2个必需的位置参数:'X'和'y_true',而我的代码看起来像cm = confusion_matrix(test_generator.classes, y_pred) plot_confusion_matrix(cm, labels = category_names)。- maarij qamar ...
在我看来，你是用y_hat数据集传递y_test数据集，而在plot_confusion_matrix中，你是在传递X_test和y...
这是因为在 sktime 依赖项中使用了来自 sklearn 的私有方法。由于 sklearn 更新为 1.1.0，这个私有...
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。
9.混淆矩阵的显示: metrics.ConfusionMatrixDisplay 混淆矩阵是分类问题中的圣杯。大多数指标都是从中导出的,如精确度、召回率、F1值、ROC AUC等。Sklearn允许您计算和绘制默认的混淆矩阵。 from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.model_selection import train_test_split ...
cmp.plot(ax=ax); 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,而不是所期望的正...
K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种懒惰学习算法和分类算法。此外，KNN是机器学习中最简单的方法。利用...