python混淆矩阵显示百分比

好的，关于 Python 的混淆矩阵显示百分比，一般可使用 sklearn.metrics 模块里的 classification_report() 函数来实现。该函数可以直接将混淆矩阵转化为分类报告，包括每个类别的精确率、召回率和 f1-score 等指标，并且支持自定义输出格式。具体的例子可以参考下面的代码：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 假设 y_true 和 y_pred 分别是实际标签和预测标签
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))
print(classification_report(y_true, y_pred))

其中 confusion_matrix() 函数用于计算混淆矩阵，classification_report() 函数用于输出分类报告。需要注意的是，这两个函数的输入参数格式需要符合 sklearn 的要求。

相关问题

显示百分比的混淆矩阵python代码

以下是显示百分比的混淆矩阵的Python代码示例：

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

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)

# 计算百分比
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

# 绘制混淆矩阵热力图
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='.2%')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

混淆矩阵显示百分比代码

当使用混淆矩阵来评估分类模型的性能时，可以通过计算各个类别的预测结果与真实标签的匹配情况来得到百分比。下面是一个示例代码，用于显示混淆矩阵中各个类别的百分比：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes):
    # 计算每个类别的总数
    total_samples = confusion_matrix.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
    # 计算每个类别的百分比
    percentage_matrix = (confusion_matrix / total_samples) * 100

    # 绘制混淆矩阵
    plt.imshow(percentage_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
    plt.title("Confusion Matrix")
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    # 在每个格子中显示百分比
    thresh = percentage_matrix.max() / 2.
    for i in range(percentage_matrix.shape[0]):
        for j in range(percentage_matrix.shape[1]):
            plt.text(j, i, "{:.2f}%".format(percentage_matrix[i, j]),
                     horizontalalignment="center",
                     color="white" if percentage_matrix[i, j] > thresh else "black")

    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.show()

# 示例数据
confusion_matrix = np.array([[50, 5, 5],
                             [10, 80, 10],
                             [5, 10, 70]])
classes = ['Class 1', 'Class 2', 'Class 3']

# 调用函数绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes)

这段代码会根据给定的混淆矩阵和类别标签，绘制出一个彩色的混淆矩阵图，并在每个格子中显示对应的百分比。