plot_confusion_matrix显示无

plot_confusion_matrix显示无的问题可能是由于没有正确安装相关的库或者缺少必要的依赖项导致的。首先，您可以确保已经正确安装了seaborn和matplotlib库，这两个库是绘制混淆矩阵所需的。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install seaborn matplotlib

如果您已经安装了这两个库，但仍然无法显示混淆矩阵，那么可能是因为缺少其他的依赖项。您可以尝试安装Cython库并编译它，这可能有助于解决问题。您可以使用以下命令来安装Cython：

pip install Cython

如果您在使用Anaconda进行开发，您可以尝试使用Anaconda prompt来更新scikit-learn库，以确保您使用的是最新的版本。使用以下命令来更新scikit-learn：

conda update scikit-learn

如果以上步骤都没有解决您的问题，那么可能是由于其他原因导致的。您可以提供更多关于您的环境和错误信息的详细信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

plot_confusion_matrix include_values

`plot_confusion_matrix` is a function in the `sklearn.metrics` module that can be used to plot a confusion matrix. The `include_values` parameter is a boolean value that determines whether or not to display the count of each class in the confusion matrix.

If `include_values` is set to `True`, the count of each class will be displayed in each cell of the matrix. If `include_values` is set to `False`, the cells will be blank.

Here is an example of how to use `plot_confusion_matrix` with the `include_values` parameter set to `True`:

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# assume y_true and y_pred are already defined
confusion_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues, include_values=True)
plt.show()

This will display a confusion matrix with the count of each class in each cell.

plot_confusion_matrix

`plot_confusion_matrix` 是一个函数，通常用于可视化混淆矩阵。混淆矩阵是评估分类模型性能的一种方式，它是一个表格，用于显示实际类别和预测类别之间的关系。它的行表示实际类别，列表示预测类别。

在 Python 中，可以使用 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。然后，使用 `matplotlib` 中的 `imshow` 和 `colorbar` 函数可视化混淆矩阵。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 `plot_confusion_matrix` 函数可视化混淆矩阵：

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

# 生成一些随机数据
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 1]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 可视化混淆矩阵
sns.set(font_scale=1.4)  # 设置字体大小
sns.heatmap(cm, annot=True, annot_kws={"size": 16}, cmap='Blues', fmt='g')  # annot=True 显示数字，cmap='Blues' 蓝色背景色
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

输出结果为：