sklearn.metrics中的plot_confusion_matrix用法示例

可以使用以下代码示例来使用sklearn.metrics中的plot_confusion_matrix函数：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 生成一个分类数据集
X, y = make_classification(random_state=0)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 训练一个SVM分类器
clf = SVC(random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用plot_confusion_matrix函数绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test)

这将绘制出测试集上的混淆矩阵，显示分类器的性能。

相关问题

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_confusion_matrix'

出现 "AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_confusion_matrix'" 错误是因为 sklearn.metrics 模块中没有 plot_confusion_matrix 这个属性。在sklearn中，plot_confusion_matrix 是在 sklearn.metrics 模块中的，但是它是在0.22版本引入的。因此，这个问题可能是因为你使用的 sklearn 版本较低导致的。

为了解决这个问题，你可以升级你的 scikit-learn 库到最新版本，或者使用其他方法来绘制混淆矩阵。例如，你可以使用 matplotlib 库来绘制混淆矩阵，或者使用其他可视化库中提供的工具。

以下是一个使用 matplotlib 绘制混淆矩阵的示例代码：

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

# 示例数据
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]

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

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.xticks([0, 1], ['Predicted 0', 'Predicted 1'])
plt.yticks([0, 1], ['True 0', 'True 1'])
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

这样你就可以在 matplotlib 中绘制混淆矩阵了。记得先安装 matplotlib 库。

cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

您好！对于您遇到的错误，可能是因为您使用的 scikit-learn 版本较低，而该函数是在较新的版本中引入的。您可以尝试更新 scikit-learn 到最新版本，使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果您已经安装了最新版本的 scikit-learn，但仍然遇到此问题，那可能是因为该函数在您使用的版本中不存在。在较早的版本中，sklearn.metrics 模块没有 plot_confusion_matrix 函数。

您可以通过使用其他方法绘制混淆矩阵，例如使用 matplotlib 库来绘制。以下是一个示例代码：

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

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, 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)

# 在格子内显示数值
thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

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

请注意，上述代码中的 `y_true` 和 `y_pred` 是真实标签和预测标签的数据，`classes` 是类别的列表。您需要相应地修改这些变量以适应您的代码。

希望这可以帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。