confusion_matrix要加什么参数

在使用confusion_matrix函数时，需要传入两个参数：真实标签和预测标签。具体来说，函数的调用形式如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

其中，y_true是真实的标签，y_pred是模型预测的标签。该函数会返回一个混淆矩阵（confusion matrix），它是一个二维数组，矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。矩阵中的每个元素表示对应真实标签和预测标签的样本数量。因此，混淆矩阵可以用于分析模型的分类效果，进而指导模型的优化。

相关问题

plot_confusion_matrix传递参数是什么

plot_confusion_matrix函数通常用于可视化混淆矩阵，其传递的参数包括混淆矩阵、类别标签、标题、颜色映射等。具体而言，plot_confusion_matrix函数通常需要传递以下参数：

- confusion_matrix：混淆矩阵，通常是一个二维数组，其中每行代表一个真实类别，每列代表一个预测类别；
- classes：类别标签，通常是一个列表或数组，其中每个元素代表一个类别的名称；
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化，通常为True或False；
- title：图表的标题；
- cmap：颜色映射，通常是一个matplotlib colormap对象，用于指定不同类别的颜色。

例如，以下代码展示了如何使用plot_confusion_matrix函数绘制混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes,
                          normalize=False,
                          title=None,
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if not title:
        if normalize:
            title = 'Normalized confusion matrix'
        else:
            title = 'Confusion matrix, without normalization'

    # Compute confusion matrix
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    # Only use the labels that appear in the data
    classes = classes[unique_labels(y_true, y_pred)]
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
    # We want to show all ticks...
    ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
           yticks=np.arange(cm.shape[0]),
           # ... and label them with the respective list entries
           xticklabels=classes, yticklabels=classes,
           title=title,
           ylabel='True label',
           xlabel='Predicted label')

    # Rotate the tick labels and set their alignment.
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")

    # Loop over data dimensions and create text annotations.
    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i in range(cm.shape[0]):
        for j in range(cm.shape[1]):
            ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                    ha="center", va="center",
                    color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    fig.tight_layout()
    return ax

在这个例子中，plot_confusion_matrix函数需要传递的参数包括y_true和y_pred，分别代表真实标签和预测标签，以及classes参数，代表类别标签。其他参数都有默认值，可以根据需要进行修改。

matlab confusion_matrix函数的参数有什么

MATLAB中confusion_matrix函数用于计算混淆矩阵，它的参数包括：

1. 实际标签：一个n元素的向量或n行1列的矩阵，表示样本的真实标签

2. 预测标签：一个n元素的向量或n行1列的矩阵，表示模型预测的标签

3. 标签类别：一个k元素的向量或k行1列的矩阵，表示所有标签的可能取值，其中k为标签类别的数量

例如，若实际标签为[1;2;3;1;2;3]，预测标签为[1;3;3;1;2;1]，标签类别为[1;2;3]，则可以使用以下代码计算混淆矩阵：

actual_labels = [1;2;3;1;2;3];
predicted_labels = [1;3;3;1;2;1];
label_categories = [1;2;3];
confusion_matrix = confusionmat(actual_labels, predicted_labels, 'order', label_categories);

其中，'order'参数用于指定标签类别的顺序。如果省略，则默认以标签出现的顺序作为类别顺序。