怎么使用sklearn的混淆举证
时间: 2024-06-21 16:00:34 浏览: 9
混淆矩阵(Confusion Matrix)是评估分类模型性能的一种重要工具,它是通过对模型预测结果和真实标签进行比较生成的一个二维表格,用于可视化和量化模型的正确分类和错误分类情况。在scikit-learn(sklearn)中,你可以通过`classification_report`函数或手动创建`ConfusionMatrixDisplay`来生成混淆矩阵。
**使用sklearn生成混淆矩阵的方法**:
1. **使用`classification_report`**:
```python
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
# 假设y_true是实际标签列表,y_pred是模型预测的标签列表
le = LabelEncoder()
y_true = le.fit_transform(y_true)
y_pred = le.transform(y_pred)
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
report = classification_report(y_true, y_pred, target_names=unique_labels(y_true))
print("Confusion Matrix:")
print(cm)
print("\nClassification Report:")
print(report)
```
2. **使用`ConfusionMatrixDisplay`** (从版本0.24开始):
```python
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt
display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=le.classes_)
display.plot(kind="confusion", cmap=plt.cm.Blues)
plt.show()
```
**相关问题--:**
1. 混淆矩阵有哪些主要的元素(比如True Positives, False Positives等)?
2. `classification_report`除了混淆矩阵外还提供了哪些性能指标?
3. 如何解读和分析混淆矩阵?