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()

时间: 2024-01-10 20:05:02 浏览: 17
这段代码是用来绘制混淆矩阵的,其中y_test是真实标签,y_pred是模型预测的标签,cm是通过sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数计算出来的混淆矩阵。接着使用seaborn库中的heatmap函数来绘制混淆矩阵的热力图,其中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。最后使用plt.xlabel和plt.ylabel函数分别设置x轴和y轴的标签,最后使用plt.show函数显示热力图。
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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: ```python 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") plt.show()解释各行代码

这段代码主要是使用 scikit-learn 库中的 confusion_matrix 函数和 seaborn 库中的 heatmap 函数,对训练好的 k 近邻分类器模型在测试数据上的性能进行可视化展示。 - `cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)`:使用 confusion_matrix 函数计算分类器模型在测试数据上的混淆矩阵,并将其保存在 cm 变量中。其中,y_test 是测试数据的真实标签,y_pred 是分类器模型预测的标签。 - `plt.figure(figsize = (8,8))`:创建一个大小为 8x8 的图形窗口,用于展示可视化结果。 - `sns.heatmap()`:使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图。其中,参数 cmap 指定颜色映射,linecolor 和 linewidth 分别指定网格线的颜色和宽度,annot 指定是否在热力图上显示数值,fmt 指定数值格式,xticklabels 和 yticklabels 分别指定 x 轴和 y 轴的标签。 - `plt.xlabel("Predicted")`:指定 x 轴的标签为“Predicted”。 - `plt.ylabel("Actual")`:指定 y 轴的标签为“Actual”。 - `plt.show()`:展示绘制好的热力图。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 提取特征和标签 X = df[['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态']] y = df['交通风险'] # 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 使用训练集拟合模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测验证集的标签 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy) # 输出混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize=(6,6)) sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('Confusion Matrix') plt.savefig('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/决策树confusion_matrix.png') # 读取新的Excel数据 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') # 提取特征 X_new = new_data[['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态']] # 预测新数据的标签 y_new = clf.predict(X_new) # 将预测结果输出到新的Excel文件中 new_data['交通风险预测结果'] = y_new new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-决策树结果.xlsx', index=False)修改代码输出文本混淆矩阵

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