cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) #返回值为混淆矩阵矩阵 np.set_printoptions(precision=2) #控制numpy精度精度为小数点后两位 cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
时间: 2024-03-07 07:52:54 浏览: 23
这段代码是用于生成混淆矩阵,并对混淆矩阵进行归一化处理的。其中,confusion_matrix()函数用于计算混淆矩阵,输入参数y_true和y_pred分别为真实标签和预测标签。np.set_printoptions()函数用于设置numpy输出的精度,precision=2表示输出的小数点后保留两位。cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]用于将混淆矩阵进行归一化处理,使得每一行的和为1,从而更加直观地观察模型的预测结果。最终生成的cm_normalized为归一化后的混淆矩阵。
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解释cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
`confusion_matrix` 是一个用于计算分类模型预测结果的混淆矩阵的函数,它需要两个参数 `y_test` 和 `y_pred` 作为输入。其中,`y_test` 是测试数据集中的真实分类标签,`y_pred` 是分类模型对测试数据集的预测标签。该函数的输出结果是一个混淆矩阵 `cm`,它是一个二维数组,行表示真实分类标签,列表示预测分类标签。混淆矩阵中的每个元素表示预测为某个分类标签的样本在真实分类标签为该分类标签的情况下的数量。例如,`cm[i][j]` 表示真实分类标签为第 `i` 类,预测分类标签为第 `j` 类的样本数量。通过混淆矩阵可以更直观地了解分类模型的分类效果,进而可以对模型进行调整和优化。
# 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # y_test为真实值,y_pred为预测值 print(cm)在此基础上绘制混淆矩阵
好的,你可以使用以下代码基于生成的混淆矩阵来绘制热力图混淆矩阵:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
# 绘制热力图混淆矩阵
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g')
# 设定图形属性
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
# 显示图形
plt.show()
```
此处,`y_test`是测试集的真实值,`y_pred`是模型对测试集的预测值。`confusion_matrix()`函数生成混淆矩阵,然后使用`sns.heatmap()`函数绘制热力图混淆矩阵,`annot=True`表示将数字显示在矩阵中,`cmap='Blues'`表示使用蓝色调色板,`fmt='g'`表示数字格式为普通数字。最后,使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数设定图形属性,使用`plt.show()`函数显示图形。