混淆矩阵 def plot_confusion_matrix(y_test,y_pred,title=""): conf_mat=confusion_matrix(y_test,y_pred) conf_mat_normalized=conf_mat.astype("float")/conf_mat.sum(axis=1)[:,np.newaxis] figsize=(22,5) ticksize=18 titlesize=ticksize+8 labelsize=ticksize+5 xlabel="Predicted label" ylabel="True label" params={"figure.figsize":figsize, "axes.labelsize":labelsize, "axes.titlesize":titlesize, "xtick.labelsize":ticksize, "ytick.labelsize":ticksize} plt.rcParams.update(params) plt.subplot(121) sns.heatmap(conf_mat,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.subplot(122) sns.heatmap(conf_mat_normalized,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.show() print("Confusion Matrix:\n") print(conf_mat) print("\n\nConfusion Matrix Normalized:\n") print(conf_mat_normalized)

这段代码是用来画出混淆矩阵的，混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种矩阵。它展示了分类模型将样本分到各个类别时的正确率和错误率。这段代码中，首先计算出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵，然后利用seaborn库中的heatmap函数画出两个热力图，分别展示混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。最后打印出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。

相关问题

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

如果你正在使用Keras的Sequential模型，那么你需要使用predict()方法获取模型的预测结果，如下所示：

import numpy as np

# 假设你的模型是一个Sequential对象，名为model
predictions = model.predict(x_val)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
truelabel = np.argmax(y_val, axis=1)  # 将one-hot编码转化为标签形式
conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np.max(truelabel) + 1))

这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions，然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时，使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式，并保存在truelabel中。接下来，使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵，并将其保存在conf_mat中。最后，使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是，classes参数应该是类别的列表，而不是类别标签的数组。

plot_confusion_matri导入

`plot_confusion_matrix`是scikit-learn库中一个用于可视化混淆矩阵的函数，它可以帮助我们更好地理解分类模型的表现。这个函数通常在模型评估阶段使用，尤其是在训练完成后检查模型的分类性能，比如识别哪些类别容易被混淆。

在Python中，导入`plot_confusion_matrix`的步骤如下，假设已经安装了`sklearn`库：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

如果你需要从一个已经训练好的分类器（例如`Classifier`实例）生成混淆矩阵，可能会这样做：

# 假设clf是已训练的分类器，y_true是真实的标签列表
y_pred = clf.predict(X_test)  # 预测测试集的结果

# 使用LabelEncoder将分类结果转换为整数形式
import numpy as np
lb = preprocessing.LabelEncoder()
y_true = lb.fit_transform(y_true)
y_pred = lb.transform(y_pred)

# 创建混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 可视化混淆矩阵
plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=lb.classes_)

在这个例子中，`classes`参数是你想要显示的类别名称，如果不提供，默认会按照整数顺序排列。`plot_confusion_matrix`会返回一个图像，你可以进一步定制其样式和布局，比如调整图像大小、颜色等。