from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('figure',figsize=(5,5)) cm = confusion_matrix(y,yp) plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 plt.colorbar() # 颜色标签 # 内部添加图例标签 for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), horizontalalignment = 'center', verticalalignment = 'center') plt.ylabel('True Label') plt.xlabel('Predicted Label') plt.title('Cart_train') plt.show() 这段代码哪里有问题

时间: 2023-12-03 19:45:08 浏览: 102
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详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

star3星 · 编辑精心推荐
这段代码缺少了一个关键字 `as` 。正确的代码应该是： ``` from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('figure',figsize=(5,5)) cm = confusion_matrix(y,yp) plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 plt.colorbar() # 颜色标签 # 内部添加图例标签 for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), horizontalalignment = 'center', verticalalignment = 'center') plt.ylabel('True Label') plt.xlabel('Predicted Label') plt.title('Cart_train') plt.show() ``` 此外，变量 `y` 和 `yp` 没有定义，你需要把它们定义在代码之前。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中： - pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据； - numpy 是 Python 中常用的...

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中，NumPy是Python科学计算的核心库，Pandas是数据处理的重要库，Matplotlib是绘图库，scikit-learn是机器学习库。接下来，使用...

from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import random import time from datetime import datetime import numpy as np

matplotlib.pyplot 是 Python 中常用的绘图库，sklearn.metrics 模块包含了各种机器学习的评估指标和函数。 这些库的作用如下： - tensorflow.keras：TensorFlow 的高层次深度学习 API，用于构建和训练深度...

import os import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from tqdm import tqdm from sklearn.preprocessing import StandardScaler from PIL import Image from skimage import feature, color, data from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import random as rn from random import shuffle from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, classification_report from sklearn import metrics from sklearn.svm import LinearSVC

这段代码是用 Python 语言编写的，它使用了一些常见的机器学习库和图像处理库，如sklearn、numpy、cv2等。它的主要功能是实现对图像数据的特征提取和分类，具体来说，是通过提取图像的HOG特征并使用SVM分类器对图像...

import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 计算准确性 import numpy as np from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 画图 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 绘制混淆矩阵时使用 from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 绘制ROC曲线时使用 from sklearn.preprocessing import label_binarize # 使用sklearn中的LabelBinarizer可以将多分类标签转化为二分类标签 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

- 使用confusion_matrix函数绘制混淆矩阵； - 使用roc_curve和auc函数绘制ROC曲线； - 使用LabelEncoder和LabelBinarizer函数将标签进行编码。 总的来说，这些功能可以帮助您构建和评估机器学习模型。

写完这些代码后： import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report from sklearn.metrics import roc_curve import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import logisticRegression 出现了下面的错误 partially initialized module 'sklearn' has no attribute '__version__' (most likely due to a circular import)请问这个错误怎么修改

这个错误通常是由于环境问题导致的。尝试升级 scikit-learn 库到最新版本，可以使用以下命令来升级： ...另外，确保在代码文件中没有命名为 "sklearn.py" 的文件，这可能会导致命名冲突并导致该错误。

import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到GR、LLD、LLS和AC变量中，这些变量将作为训练数据的特征。然后，将这些特征按列连接起来，形成一个特征矩阵X。接着，将X中的缺失值用0进行填充。最后，将data...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

这是一段 Python 代码，主要包括从Scikit-learn库中导入了一些数据集、分类器、评估指标和可视化工具的模块。...matplotlib.pyplot和seaborn是可视化工具，confusion_matrix和scikitplot是评估和可视化混淆矩阵的工具。

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from ...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这是一个二分类问题的逻辑回归模型的评估过程，其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测，使用了多个评价指标，如准确率、召回率、精确率、...

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path import os from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns

这段代码看起来是在导入需要用到的Python库，包括numpy、paddle、PIL、matplotlib、pathlib、os、sklearn等。其中paddle库是深度学习框架PaddlePaddle的Python API，paddle.fluid是PaddlePaddle的核心模块，paddle....

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns import json import gzip import cv2 as cv from tqdm import tqdm import paddle.vision.transforms as T from paddle.static import InputSpec from paddle.metric import Accuracy

- sklearn.metrics：scikit-learn库中的评估指标模块，提供了混淆矩阵、F1-score等评估指标。 - seaborn：Python的一个数据可视化库，可以用于画混淆矩阵等图形。 - json：Python的一个数据格式转换库，用于将数据...

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=93) print(train_x) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_x, train_y) print("KNN训练集得分: %.4lf" % knn.score(train_x, train_y)) print("KNN测试集得分: %.4lf" % knn.score(test_x, test_y)) print(knn.predict(data)) plot_confusion_matrix(knn, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = knn.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show() 帮我修改一下代码，让测试集结果更准确

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