混淆矩阵可视化

混淆矩阵是用于衡量分类模型性能的一种常见工具，可以将模型预测结果与真实标签进行对比，得到分类结果的准确性、召回率、F1分数等指标。

混淆矩阵可视化可以帮助我们更直观地了解模型的性能表现。常见的可视化方式包括热力图和堆叠柱状图。

热力图：将混淆矩阵的每个格子的数值映射为不同颜色的方块，颜色越浅表示数值越大，可以直观地看出模型的预测结果和真实标签之间的关系。

堆叠柱状图：将混淆矩阵的每个类别的预测结果用不同颜色的柱子表示，每个柱子的高度表示该类别在预测结果中出现的次数，不同颜色的柱子堆叠在一起，可以直观地比较不同类别的预测结果，并且可以看出哪些类别容易被误判。

在Python中，我们可以使用matplotlib和seaborn等库来实现混淆矩阵的可视化。以下是一个简单的例子：

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

# 构造混淆矩阵
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0]
labels = [0, 1]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)

# 热力图可视化
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.show()

# 堆叠柱状图可视化
plt.bar(labels, cm[0], color='r', label='True 0')
plt.bar(labels, cm[1], bottom=cm[0], color='b', label='True 1')
plt.xticks(labels)
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('Count')
plt.legend()
plt.show()

其中，`confusion_matrix`函数用于构造混淆矩阵，`sns.heatmap`函数用于绘制热力图，`plt.bar`函数用于绘制堆叠柱状图。通过调整参数和样式，可以实现不同的可视化效果。