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

python 混淆矩阵怎么画

你可以使用 Python 中的库来绘制混淆矩阵，其中常用的库是 Matplotlib 和 seaborn。以下是一个使用 Matplotlib 绘制混淆矩阵的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes):
    plt.imshow(confusion_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)

    thresh = confusion_matrix.max() / 2.
    for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
        for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
            plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j], 'd'),
                     horizontalalignment="center",
                     color="white" if confusion_matrix[i, j] > thresh else "black")

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

# 示例数据
classes = ['A', 'B', 'C']
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [4, 15, 6],
                             [7, 8, 9]])

# 绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes)
plt.show()

上述代码中，`confusion_matrix` 是一个二维数组，表示混淆矩阵的各个元素，`classes` 是一个包含类别标签的列表。你可以根据你的实际需求替换这些数据。

这段代码会生成一个热力图，其中每个格子中的数字表示预测结果与实际结果对应的样本数量。颜色越深表示数量越多。你可以通过修改代码中的样式设置来自定义绘制的混淆矩阵图表。

python混淆矩阵可视化的代码

当然，这是一个用于可视化混淆矩阵的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, labels):
    plt.figure(figsize=(len(labels), len(labels)))
    ax = sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt=".0f", cmap="Blues")
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.set_yticklabels(labels)
    ax.set_xlabel('Predicted')
    ax.set_ylabel('Actual')
    plt.show()

# 以下是示例用法：

# 创建一个示例混淆矩阵和类别标签
labels = ['A', 'B', 'C']
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 2],
                             [0, 1, 12]])

# 调用函数进行可视化
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, labels)

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库来创建和绘制混淆矩阵的热力图。它还使用了Seaborn库来美化热力图的样式。你可以根据自己的需求修改标签和混淆矩阵的值。运行这段代码后，将会显示一个热力图，其中行表示实际类别，列表示预测类别，每个单元格中的数字表示相应类别的样本数量。