confusion_matrix_normalized
时间: 2024-01-31 17:04:02 浏览: 49
confusion_matrix_normalized是一个混淆矩阵的可视化结果,它显示了分类模型预测结果与实际结果之间的差异程度。混淆矩阵是通过比较模型的预测结果和真实结果来评估模型性能的一种常用方法。在混淆矩阵中,每一行代表了一个实际类别,每一列代表了一个预测类别。而confusion_matrix_normalized是对混淆矩阵进行了归一化处理,使得每个类别的预测结果在0到1之间,便于直观地比较不同类别的预测准确率。
相关问题
plot_confusion_matrix 代码
以下是一个基于Matplotlib的函数,用于绘制混淆矩阵:
```python
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
"""
绘制混淆矩阵图像
Parameters:
-----------
cm: 混淆矩阵,numpy数组类型。cm[i, j] 表示真实标签为i,预测标签为j的样本数量。
classes: 标签类别,list类型,长度为n_classes。classes[i]表示第i个类别的名称。
normalize: 是否对混淆矩阵进行标准化,bool类型。默认为False,即不进行标准化。
title: 图像标题,str类型。默认为'Confusion matrix'。
cmap: 颜色图谱,matplotlib colormap类型。默认为plt.cm.Blues。
Returns:
--------
无返回值,直接绘制混淆矩阵图像。
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
```
使用方法:
```python
# 使用示例
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
plot_confusion_matrix(cm, ['class0', 'class1', 'class2'])
```
这段代码会绘制出以下混淆矩阵图像:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/26948028/123335503-6c732180-d573-11eb-9a0a-5277f9a1e0e7.png)
conf_matrix = confusion_matrix(out, label, conf_matrix)
根据提供的引用内容,无法确定`confusion_matrix()`函数的具体实现。但是可以根据引用和引用中的代码推测,`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数。在引用中,`plot_confusion_matrix()`函数被调用,并传入了一个名为`cm_normalized`的参数,该参数可能是一个已经被归一化的混淆矩阵。在引用中,`plot_confusion_matrix()`函数被定义,并传入了一个名为`cm`的参数,该参数可能是一个未被归一化的混淆矩阵。因此,可以猜测`confusion_matrix()`函数可能是一个用于计算混淆矩阵的函数,该函数可能会返回一个混淆矩阵。
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