cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") Plt.show()各个代码解释

- `cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)`: 计算混淆矩阵，其中y_test是真实标签，y_pred是模型预测的标签。
- `plt.figure(figsize = (8,8))`: 创建一个大小为8x8的画布。
- `sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D'])`: 绘制热力图，其中cm是混淆矩阵，cmap参数指定了热力图的颜色，linecolor和linewidth参数指定了热力图中每个方格的边框线颜色和宽度，annot参数指定了是否在热力图中显示每个方格的具体数值，fmt参数指定了显示数值的格式，xticklabels和yticklabels参数分别指定了x轴和y轴上的标签。
- `plt.xlabel("Predicted")`: 设置x轴标签为"Predicted"。
- `plt.ylabel("Actual")`: 设置y轴标签为"Actual"。
- `Plt.show()`: 显示热力图。注意这里应该是plt.show()，而不是Plt.show()，因为大小写是有区别的。

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def show_matrix(y_test, y_pred): # 定义一个函数显示混淆矩阵 y_test=y_test.detach().numpy() y_pred=y_pred.detach().numpy() print(y_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) # 调用混淆矩阵 plt.title("ANN Confusion Matrix") # 标题 sns.heatmap(cm,annot=True,cmap="Blues",fmt="d",cbar=False) # 热力图设定 plt.show() # 显示混淆矩阵

这段代码定义了一个名为`show_matrix`的函数，用于显示混淆矩阵。下面是完整的代码：

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

def show_matrix(y_test, y_pred):
    y_test = y_test.detach().numpy()
    y_pred = y_pred.detach().numpy()
    print(y_test)

    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    plt.title("ANN Confusion Matrix")
    sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False)
    plt.show()

该函数的输入参数`y_test`和`y_pred`是模型的真实标签和预测结果。首先，将它们转换为NumPy数组（假设它们是PyTorch张量）。然后，使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵。接下来，使用Matplotlib和Seaborn绘制热力图来可视化混淆矩阵。最后，使用`plt.show()`显示混淆矩阵。

请确保已经导入所需的库（numpy、matplotlib、seaborn、sklearn.metrics）并将真实标签和预测结果传递给`show_matrix`函数以进行调用。

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual")

这段代码使用混淆矩阵(Confusion Matrix)和热力图(Heatmap)来可视化模型在测试集上的分类结果。

首先，`cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)`使用测试集的真实标签(y_test)和模型的预测标签(y_pred)计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个表格，用于显示模型在不同类别上的预测结果。它将真实标签和预测标签分别按行和列排列，并将它们的交叉点上的值设置为模型在该类别上的预测数量。

接着，`plt.figure(figsize = (8,8))`创建一个大小为8x8的图形对象。`sns.heatmap()`函数用于绘制热力图，其中参数`cm`是混淆矩阵，`cmap`参数设置颜色映射为蓝色，`linecolor`参数设置网格线颜色为黑色，`linewidth`参数设置网格线宽度为1，`annot`参数用于在每个格子中显示数值，`fmt`参数用于格式化显示的数值，`xticklabels`和`yticklabels`参数用于设置x轴和y轴的标签。

最后，`plt.xlabel("Predicted")`和`plt.ylabel("Actual")`设置x轴和y轴的标签。这将帮助我们更好的理解模型的分类结果。