情感分类 混淆矩阵 可视化

情感分类的混淆矩阵可用于评估分类模型在不同情感类别上的性能表现。混淆矩阵是一个二维表格，行表示实际情感类别，列表示模型预测的情感类别。每个单元格中的数值表示该情感类别被正确预测的数量。

为了可视化混淆矩阵，您可以使用各种图形库，如matplotlib或seaborn。下面是一个使用matplotlib和seaborn绘制混淆矩阵的示例代码：

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

# 假设您有实际情感类别和模型预测情感类别的列表
actual_labels = ['positive', 'negative', 'neutral', 'positive']
predicted_labels = ['positive', 'neutral', 'negative', 'positive']

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(actual_labels, predicted_labels)

# 绘制热力图
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='d', xticklabels=['positive', 'neutral', 'negative'], yticklabels=['positive', 'neutral', 'negative'])
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

在上述代码中，您需要将实际情感类别和模型预测情感类别替换为您的数据。heatmap函数用于绘制热力图，annot=True表示在热力图上显示数值，cmap指定颜色映射，fmt='d'表示使用整数格式显示数值，xticklabels和yticklabels用于指定x轴和y轴的标签。

这样，您就可以通过热力图清晰地查看情感分类模型在不同类别上的表现。