seaborn绘制混沌矩阵

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，特别适合于统计图形的创建。如果你想用seaborn绘制混淆矩阵（Chaos Matrix），它通常用于评估分类模型的表现，特别是在二分类或多元分类任务中。混淆矩阵显示了实际类别和预测类别之间的关系，主要展示了四个元素：真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)。

在seaborn中，你可以使用`heatmap`函数，结合`confusion_matrix`数据结构来创建。首先，你需要计算出混淆矩阵，这通常是通过scikit-learn库的`metrics.confusion_matrix`函数完成。然后，将结果传递给seaborn的`heatmap`，设置合适的颜色映射和标签。以下是一个简单的示例：

import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设y_true是真实标签，y_pred是预测标签
y_true = [0, 1, 0, ..., 1]
y_pred = [0, 0, 1, ..., 1]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 将混淆矩阵转换为dataframe方便绘图
df_cm = pd.DataFrame(cm, index=['Actual 0', 'Actual 1'], columns=['Predicted 0', 'Predicted 1'])

# 使用seaborn绘制
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.heatmap(df_cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()