代码解释ax = sns.heatmap(confusion_matrix(unsampled_data_prediction_RF,original_df_with_pcs['Attrition_Flag']),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d')
时间: 2024-02-19 16:01:23 浏览: 17
这段代码使用了 Seaborn 可视化库来绘制一个热力图,表示预测结果和实际结果的混淆矩阵。
具体来说,这个代码中使用了 Seaborn 的 `heatmap()` 函数来绘制热力图,传入的参数是一个混淆矩阵(即 `confusion_matrix(unsampled_data_prediction_RF,original_df_with_pcs['Attrition_Flag'])`)和一些其他参数。其中,混淆矩阵是使用 Scikit-learn 库的 `confusion_matrix()` 函数计算得到的,它是一个 2x2 的矩阵,表示预测结果和实际结果的对比情况。矩阵的行表示实际结果,列表示预测结果,因此矩阵的第一行第一列表示真实负样本数,第一行第二列表示假正样本数,第二行第一列表示假负样本数,第二行第二列表示真实正样本数。
`annot=True` 表示在热力图上显示每个单元格的数值,`cmap='coolwarm'` 表示使用 coolwarm 颜色映射来表示数值大小,`fmt='d'` 表示数值以整数形式显示。
最后,使用 Matplotlib 的 `ax` 对象来返回绘制的热力图。
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ax = sns.heatmap(confusion_matrix(y_pred,y_test),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d') ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost','Lost'],fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost','Lost'],fontsize=18)把这段代码绘制出的图放在tkinter界面的指定位置
下面是将Seaborn绘制的混淆矩阵图放到Tkinter界面的例子:
```python
import tkinter as tk
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
# 创建根窗口
root = tk.Tk()
root.title("Confusion Matrix")
# 生成混淆矩阵数据
y_test = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1])
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
# 绘制混淆矩阵图像
fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='d', ax=ax)
ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix')
ax.set_xticklabels(['Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)
ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)
# 将图像显示在画布上
canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)
canvas.draw()
canvas.get_tk_widget().grid(row=0, column=0)
# 运行窗口
root.mainloop()
```
在这个例子中,我们使用Seaborn库绘制混淆矩阵图像,并将其放置在Tkinter窗口中。我们首先创建了一个根窗口,并指定了它的标题。
然后,我们生成了混淆矩阵数据,并使用Seaborn的`heatmap`方法将其绘制成混淆矩阵图像。我们还设置了图像的标题和轴标签。
接下来,我们使用`FigureCanvasTkAgg`将图像显示在Tkinter窗口中,并使用`grid`方法将其放置在指定的位置(这里是第0行第0列)。
最后,我们通过运行`mainloop`方法来启动窗口并显示图像。
data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思
这段代码的意思是:
1. `data["Risk_Flag"].value_counts()`:统计数据集中 `Risk_Flag` 列中每个不同取值的出现次数,并按照数量从大到小进行排序。
2. `fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) )`:创建一个大小为 12x8 的新图表,并返回图表对象 `fig` 和子图对象 `ax`。
3. `corr_matrix = data.corr()`:计算数据集中各列之间的相关性,并返回相关性矩阵 `corr_matrix`。
4. `corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14})`:使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 方法,绘制相关性热力图,并将图表对象 `ax` 作为子图对象传递给该方法。其中,`corr_matrix` 是相关性矩阵,`cmap` 参数指定颜色映射方案,`annot=True` 参数指定在热力图中显示相关系数的值,`annot_kws` 参数指定相关系数标签的字体大小等属性。
5. `plt.show()`:显示图表。
综上,这段代码的主要作用是绘制数据集中各列之间的相关性热力图,以便分析各变量之间的关系。