generator显示混淆矩阵

生成混淆矩阵的代码可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和数据

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 实际值和预测值
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1]

2. 计算混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

3. 可视化混淆矩阵

sns.set(font_scale=1.4)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='g', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

这段代码将会生成一个混淆矩阵的热图，其中 x 轴表示预测值，y 轴表示实际值，每个格子的数字表示相应的数量。

相关问题

如何使用validation_generator中的数据显示混淆矩阵

显示validation_generator中的数据的混淆矩阵的代码可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和数据

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取validation_generator的预测结果和实际值
Y_pred = model.predict(validation_generator, validation_generator.samples // BATCH_SIZE+1)
y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)
y_true = validation_generator.classes

2. 计算混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

3. 可视化混淆矩阵

sns.set(font_scale=1.4)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='g', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

这段代码将会生成一个混淆矩阵的热图，其中 x 轴表示预测值，y 轴表示实际值，每个格子的数字表示相应的数量。请注意，这个代码需要在训练模型之后运行。

mybatisGenerator

MyBatis Generator是一个用于生成MyBatis持久层代码的工具。它可以根据数据库表结构自动生成对应的实体类、Mapper接口以及XML映射文件，大大减少了手动编写重复代码的工作量。

MyBatis Generator的主要特点包括：
1. 自动生成实体类：根据数据库表结构生成对应的Java实体类，包含表字段的属性和对应的getter/setter方法。
2. 自动生成Mapper接口：生成与实体类对应的Mapper接口，包含常见的增删改查方法。
3. 自动生成XML映射文件：生成Mapper接口对应的XML映射文件，定义了SQL语句和参数映射关系。
4. 支持自定义插件：可以通过插件扩展MyBatis Generator的功能，例如自定义生成规则、添加自定义注释等。
5. 支持多种数据库：MyBatis Generator支持主流的关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。

使用MyBatis Generator可以提高开发效率，减少手动编写重复代码的工作量。同时，它还可以保证生成的代码与数据库表结构保持一致，减少了手动维护代码的风险。