python使用gbdt训练输出混淆矩阵并保存为图片

要使用 Python 训练 GBDT 并输出混淆矩阵并保存为图片，您需要安装 scikit-learn 和 matplotlib 库。以下是一个基本的代码示例：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 加载数据
X_train, y_train = load_train_data()
X_test, y_test = load_test_data()

# 训练模型
gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = gbdt.predict(X_test)

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

# 绘制混淆矩阵图像
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.xticks(np.arange(len(classes)), classes)
plt.yticks(np.arange(len(classes)), classes)
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.title('Confusion matrix')
plt.show()

# 保存混淆矩阵图像
plt.savefig('confusion_matrix.png')

在上面的代码中，`load_train_data()` 和 `load_test_data()` 函数应该返回训练集和测试集的数据和标签。`n_estimators`、`learning_rate` 和 `max_depth` 是 GBDT 的超参数，您可以根据需要进行调整。`classes` 是类别名称的列表，您需要根据您的数据集修改它。

运行代码后，将会显示混淆矩阵的图像，并将其保存为一个名为 `confusion_matrix.png` 的文件。