plot_confusion_matrix有哪些参数

plot_confusion_matrix是一个用于绘制混淆矩阵的函数，它的参数包括：

- estimator：待评估的分类器或预测器对象；
- X：输入的特征矩阵或数据集对象；
- y_true：真实的分类标签或目标变量值；
- labels：类别标签的列表或None；
- sample_weight：样本权重的列表或None；
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化，默认为False；
- display_labels：显示在矩阵中的标签，如果为None，则使用labels参数；
- include_values：是否在矩阵中显示数值；
- xticks_rotation：x轴刻度的旋转角度；
- values_format：在矩阵中显示数值的格式；
- cmap：颜色映射表。

相关问题

plot_confusion_matrix参数

plot_confusion_matrix是一个函数，用于绘制混淆矩阵图。它的参数包括：

- estimator：分类器或回归器对象，用于预测数据集的标签。
- X：特征矩阵，用于训练分类器或回归器。
- y_true：真实标签，用于计算混淆矩阵。
- labels：标签列表，用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- sample_weight：样本权重，用于计算加权混淆矩阵。
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化。
- display_labels：显示的标签列表，用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- include_values：是否在混淆矩阵中显示数值。
- cmap：颜色映射，用于绘制混淆矩阵的颜色。
- ax：绘图的坐标轴对象。
- colorbar：是否显示颜色条。

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix pr = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test) disp = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test) 帮我优化一下

以下是优化后的代码：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve, plot_confusion_matrix

pr_curve = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test)
roc_curve = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test)
confusion_matrix = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test)

主要的优化是：

1. 将导入的三个库函数放在一起，提高可读性。
2. 将变量名改为更具描述性的名称，方便理解。
3. 将代码中的不必要的空格和换行删除，让代码更加简洁。