导入'plot_confusion_matrix'的函数

您好，您可以使用如下代码导入`plot_confusion_matrix`函数：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

需要注意的是，这个函数是在Scikit-learn库中的。如果您还没有安装Scikit-learn库，可使用如下命令进行安装：

pip install -U scikit-learn

希望这能够帮助您！

相关问题

为什么无法从'sklearn.metrics'中导入'plot_confusion_matrix'。

可能是因为您的 Scikit-learn 版本不支持此功能。`plot_confusion_matrix` 函数是在 Scikit-learn 0.22 版本中引入的。如果您的 Scikit-learn 版本较旧，您可以尝试更新 Scikit-learn 包，或者使用其他方法来可视化混淆矩阵。如果您的 Scikit-learn 版本已经是 0.22 或更高版本，您可以尝试从 `sklearn.metrics.plot_confusion_matrix` 中导入该函数。

plot_confusion_matrix

`plot_confusion_matrix` 是一个函数，通常用于可视化混淆矩阵。混淆矩阵是评估分类模型性能的一种方式，它是一个表格，用于显示实际类别和预测类别之间的关系。它的行表示实际类别，列表示预测类别。

在 Python 中，可以使用 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。然后，使用 `matplotlib` 中的 `imshow` 和 `colorbar` 函数可视化混淆矩阵。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 `plot_confusion_matrix` 函数可视化混淆矩阵：

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

# 生成一些随机数据
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 1]

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

# 可视化混淆矩阵
sns.set(font_scale=1.4)  # 设置字体大小
sns.heatmap(cm, annot=True, annot_kws={"size": 16}, cmap='Blues', fmt='g')  # annot=True 显示数字，cmap='Blues' 蓝色背景色
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

输出结果为：