这是我绘制混淆矩阵的代码，想要在里面添加准确率

以下是一个示例代码，其中添加了计算准确率的部分：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设 y_true 和 y_pred 分别是真实标签和预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 计算准确率
accuracy = (cm[0, 0] + cm[1, 1]) / sum(sum(cm))

# 输出混淆矩阵和准确率
print("Confusion Matrix:\n", cm)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，此示例代码假定标签只有两个类别。如果您的标签有更多类别，您需要修改计算准确率的公式。

相关问题

这是我绘制混淆矩阵的代码，在绘制的矩阵里面添加准确率

以下是绘制混淆矩阵并添加准确率的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造混淆矩阵和准确率
confusion_matrix = np.array([[85, 15], [20, 80]])
accuracy = np.trace(confusion_matrix) / np.sum(confusion_matrix)

# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.matshow(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues, alpha=0.3)
for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
    for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
        ax.text(x=j, y=i, s=confusion_matrix[i, j], va='center', ha='center', fontsize=18)
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')

# 添加准确率
ax.text(x=0, y=2, s='Accuracy = {:.2f}%'.format(accuracy*100), fontsize=14)

plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，先构造了一个2x2的混淆矩阵和准确率，然后使用Matplotlib的matshow函数绘制了矩阵，使用text函数添加了数字标签，最后使用text函数添加了准确率。在绘制矩阵时，使用了alpha参数来设置透明度，使矩阵的颜色不会过于鲜艳。在添加准确率时，使用了字符串格式化来将准确率转换为百分比，并限定小数点后两位。

使用 python 绘制混淆矩阵

以下是使用 Python 和 Matplotlib 库绘制混淆矩阵的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[50, 10, 5],
                             [2, 80, 8],
                             [0, 7, 60]])

# 计算每一类的准确率
accuracy = np.diag(confusion_matrix) / np.sum(confusion_matrix, axis=1)

# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
im = ax.imshow(confusion_matrix, cmap='Blues')

# 添加标签
ax.set_xticks(np.arange(len(confusion_matrix)))
ax.set_yticks(np.arange(len(confusion_matrix)))
ax.set_xticklabels(['Class 1', 'Class 2', 'Class 3'])
ax.set_yticklabels(['Class 1', 'Class 2', 'Class 3'])
ax.set_xlabel('Predicted labels')
ax.set_ylabel('True labels')

# 添加文本
for i in range(len(confusion_matrix)):
    for j in range(len(confusion_matrix)):
        text = ax.text(j, i, confusion_matrix[i, j],
                       ha='center', va='center', color='white')

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

# 显示准确率
for i in range(len(confusion_matrix)):
    ax.text(i, i, f'{accuracy[i]:.2f}', color='red', ha='center', va='center')

# 调整图表布局
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()

运行上述代码，将得到一个如下图所示的混淆矩阵：