python中实现混淆矩阵
时间: 2023-12-04 21:32:02 浏览: 40
混矩阵是用来评估分类模型性能的一种方法。在Python中,可以使用NumPy库来实现混淆矩阵。下面是一个实现混淆矩阵的示例代码:
```python
import numpy as np
# 确定输出和标签
y_true = ["A"]*20 + ["B"]*20 + ["C"]*20 + ["D"]*20 + ["E"]*20
y_pred = ["D"]*5 + ["A"]*30 + ["B"]*15 + ["C"]*25 + ["D"]*20 + ["E"]*5
# 初始化混淆矩阵
classes_num = 5
confusion_matrix = np.zeros((classes_num, classes_num))
# 对混淆矩阵进行赋值
for true_label, pred_label in zip(y_true, y_pred):
confusion_matrix[true_label, pred_label] += 1
print(confusion_matrix)
```
相关问题
python实现混淆矩阵
要在Python中实现混淆矩阵,可以使用NumPy库。首先,需要确定输出和标签,可以使用以下代码来定义标签y_true:
```python
import numpy as np
y_true = \["A"\]*20 + \["B"\]*20 + \["C"\]*20 + \["D"\]*20 + \["E"\]*20
```
然后,可以使用以下代码初始化混淆矩阵:
```python
classes_num = 5
confusion_matrix = np.zeros((classes_num, classes_num))
```
接下来,可以使用以下代码对混淆矩阵进行赋值:
```python
y_pred = \["D"\]*5 + \["A"\]*30 + \["B"\]*15 + \["C"\]*25 + \["D"\]*20 + \["E"\]*5
for i in range(len(y_true)):
confusion_matrix\[y_true\[i\], y_pred\[i\]\] += 1
```
最后,可以使用以下代码打印混淆矩阵:
```python
print(confusion_matrix)
```
这样就可以在Python中实现混淆矩阵了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现混淆矩阵(numpy)](https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/127429930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python如何实现混淆矩阵归一化
在Python中,可以使用scikit-learn库中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。要将混淆矩阵归一化,可以将normalize参数设置为True。具体实现代码如下:
```
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算混淆矩阵
cnf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 归一化混淆矩阵
normalized_cnf_matrix = cnf_matrix.astype('float') / cnf_matrix.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
# 绘制归一化混淆矩阵
plt.imshow(normalized_cnf_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Normalized Confusion Matrix")
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
```
其中,y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签,classes是类别列表。绘制出来的归一化混淆矩阵可以更直观地反映分类器的性能。