cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual")对生成的图片进行解释

时间: 2024-01-10 14:02:24 浏览: 22
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Classifikation_regularization

这段代码用于绘制混淆矩阵的热力图，并且添加了标签和注释。其中，混淆矩阵cm是通过输入真实标签y_test和模型预测标签y_pred计算得到的。绘制的热力图大小为8*8，颜色使用蓝色调色板，边框线颜色为黑色，线宽为1，标注了每个方格的值。x轴和y轴分别表示预测值和真实值的标签，这里分别为A、B、C、D。这个热力图可以帮助我们更直观地理解分类模型的性能，进而进行模型调整和优化。
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conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.show() 此外，我们还可以使用plot_...
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用Python语言分析银行自助设备交易流水文件.zip

print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) 以上只是一个基础示例，实际分析可能需要更复杂的特征工程和模型调整。通过Python和其丰富的数据分析库，我们可以深入理解银行自助设备交易...

def show_matrix(y_test, y_pred): # 定义一个函数显示混淆矩阵 y_test=y_test.detach().numpy() y_pred=y_pred.detach().numpy() print(y_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) # 调用混淆矩阵 plt.title("ANN Confusion Matrix") # 标题 sns.heatmap(cm,annot=True,cmap="Blues",fmt="d",cbar=False) # 热力图设定 plt.show() # 显示混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.title("ANN Confusion Matrix") sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False) plt.show() 该函数的输入参数y_test和y_pred是模型的...

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual")

首先，cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)使用测试集的真实标签(y_test)和模型的预测标签(y_pred)计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个表格，用于显示模型在不同类别上的预测结果。它将真实标签和预测标签分别按行和...

请帮我解释cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual")

1. confusion_matrix(y_test, y_pred)：这是用来计算混淆矩阵的函数，输入参数包括 y_test 和 y_pred，分别表示真实标签和预测标签。函数的返回值是一个由混淆矩阵构成的数组。 2. plt.figure(figsize = (8,8))...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() knn_model.fit(X_train_std,y_train) print(knn_model.score(X_train_std,y_train)) print(knn_model.score(X_test_std,y_test)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =knn_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_) tuned_knn = gd_knn.best_estimator_ print(f'Train : {tuned_knn.score(X_train_std, y_train)}') model_eval(tuned_knn,X_test_std,y_test)

之后，使用classification_report和confusion_matrix方法计算并打印了模型的分类报告和混淆矩阵。 随后，使用GridSearchCV方法对K近邻分类器进行调参，尝试不同的n_neighbors参数组合，以求得最优的模型。最后，...

混淆矩阵 def plot_confusion_matrix(y_test,y_pred,title=""): conf_mat=confusion_matrix(y_test,y_pred) conf_mat_normalized=conf_mat.astype("float")/conf_mat.sum(axis=1)[:,np.newaxis] figsize=(22,5) ticksize=18 titlesize=ticksize+8 labelsize=ticksize+5 xlabel="Predicted label" ylabel="True label" params={"figure.figsize":figsize, "axes.labelsize":labelsize, "axes.titlesize":titlesize, "xtick.labelsize":ticksize, "ytick.labelsize":ticksize} plt.rcParams.update(params) plt.subplot(121) sns.heatmap(conf_mat,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.subplot(122) sns.heatmap(conf_mat_normalized,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.show() print("Confusion Matrix:\n") print(conf_mat) print("\n\nConfusion Matrix Normalized:\n") print(conf_mat_normalized)

这段代码是用来画出混淆...这段代码中，首先计算出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵，然后利用seaborn库中的heatmap函数画出两个热力图，分别展示混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。最后打印出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree best_dt =DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion='entropy',min_samples_split= 2) best_dt.fit(X_train, y_train) print (best_dt.score(X_train, y_train)) print (best_dt.score(X_test, y_test))from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred =best_dt.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize = (8,8)) sns.heatmap(cm,cmap= "Blues", linecolor = 'black' , linewidth = 1 , annot = True, fmt='' , xticklabels = ['A','B','C','D'] , yticklabels = ['A','B','C','D']) plt.xlabel("Predicted") plt.ylabel("Actual") plt.show()tree_model = DecisionTreeClassifier() prams ={ 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'] } gd_cv2= GridSearchCV(tree_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)gd_cv2.fit(X_train , y_train) tunn_tree =gd_cv2.best_estimator_ print(f'Train : {tunn_tree.score(X_train, y_train)}') model_eval(tunn_tree,X_test,y_test)plt.figure(figsize=(15,10)) names = ['A', 'D', 'B', 'C'] tree.plot_tree(best_dt,feature_names = X_train.columns,class_names=names,filled = True); plt.show()

接下来，使用classification_report和confusion_matrix方法计算并打印了模型的分类报告和混淆矩阵。 随后，使用GridSearchCV方法对决策树分类器进行调参，尝试不同的max_depth、min_samples_split和criterion参数...

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。

# 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # y_test为真实值，y_pred为预测值 print(cm) # 绘制热力图混淆矩阵 sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g') # 设定图形属性 plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Labels') plt.ylabel('True Labels')请在此基础上进行可视化

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 绘制热力图混淆矩阵 sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g') # 设定图形属性 plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Labels') plt.ylabel('...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型 knn_model = KNeighborsClassifier() #创建一个 KNeighborsClassifier 对象，用于训练 k 近邻分类器模型。 knn_model.fit(X_train_std, y_train) #使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 来训练 k 近邻分类器模型。 print(knn_model.score(X_train_std, y_train)) #打印训练数据上的分类准确度得分。 print(knn_model.score(X_test_std, y_test)) #打印测试数据上的分类准确度得分。 from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测。 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #导入 scikit-learn 库中的 classification_report 和 confusion_matrix 函数，用于评估分类器模型的性能。 y_pred = knn_model.predict(X_test) #使用训练好的 k 近邻分类器模型对测试数据 X_test 做出预测，将预测结果保存在 y_pred 变量中。 print(classification_report(y_test, y_pred)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) #使用 confusion_matrix 函数计算分类器模型在测试数据上的混淆矩阵，并将其保存在 cm 变量中。其中，y_test 是测试数据的真实标签，y_pred 是分类器模型预测的标签。 plt.figure(figsize = (8,8)) #创建一个大小为 8x8 的图形窗口，用于展示可视化结果 sns.heatmap() #使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制混淆矩阵的热力图 plt.xlabel("Predicted") #指定 x 轴的标签为“Predicted” plt.ylabel("Actual") #指定 y 轴的标签为“Actual” plt.show() 绘制热力图并进行解释

然后使用训练好的模型对测试数据做出预测，并使用 classification_report 和 confusion_matrix 函数分别计算分类器模型在测试数据上的性能指标和混淆矩阵。最后，使用 seaborn 库中的 heatmap 函数将混淆矩阵绘制成...

# 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # y_test为真实值，y_pred为预测值 print(cm)在此基础上绘制混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 绘制热力图混淆矩阵 sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g') # 设定图形属性 plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Labels') plt.ylabel('...
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