机器混淆矩阵python代码

以下是使用Python实现机器混淆矩阵的代码示例：

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

# 真实分类结果
y_true = ["cat", "dog", "cat", "cat", "dog", "rabbit"]
# 预测分类结果
y_pred = ["dog", "dog", "rabbit", "cat", "dog", "cat"]

# 生成混淆矩阵数据
C = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["dog", "rabbit", "cat"])

# 绘制混淆矩阵热度图
sns.heatmap(C, annot=True)
plt.show()

这段代码使用了`sklearn.metrics.confusion_matrix`函数生成混淆矩阵数据，并使用`seaborn`库的热度图功能绘制出混淆矩阵。混淆矩阵用于评估分类模型的性能，可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类准确性。

相关问题

混淆矩阵图python

混淆矩阵图是一种展示分类模型性能的可视化工具，用于比较有监督学习模型在多类别任务中的分类结果。在Python中，可以使用各种数据科学和机器学习库来生成和绘制混淆矩阵图，如matplotlib和seaborn。

首先，需要导入所需的库，并将真实标签和预测标签作为输入数据。可以使用sklearn库中的metrics模块来计算混淆矩阵。

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

# 真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 2, 0, 2, 2]
y_pred = [0, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1]

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

接下来，可以使用seaborn库的heatmap函数将混淆矩阵可视化。

# 绘制混淆矩阵图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, cmap="Blues")

# 添加轴标签
plt.xlabel("预测标签")
plt.ylabel("真实标签")
plt.title("混淆矩阵图")

# 显示图形
plt.show()

以上代码将生成一个具有颜色编码单元格和数字注释的矩形热图。行表示真实标签，列表示预测标签。热图的纵向表示了预测标签的准确性和误判情况，横向表示了真实标签的分布情况。注释数字表示每个类别的样本数。根据颜色的深浅可以观察到每个类别的分类情况，以及模型的整体性能。

通过混淆矩阵图，我们可以直观地了解分类模型在每个类别上的表现，并进一步优化模型以提高分类性能。

机器学习查看混淆矩阵代码显示

以下是Python代码示例，用于显示混淆矩阵：

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

# 实际标签
actual = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
# 预测标签
predicted = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(actual, predicted)

# 可视化混淆矩阵
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d")
plt.title("Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("Actual Labels")
plt.show()

该代码将生成一个热图，显示实际标签和预测标签之间的混淆矩阵。混淆矩阵的对角线上的数字表示正确分类的样本数，而其他位置的数字表示错误分类的样本数。在热图中，颜色越深表示样本数越多。