y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的预测标签。生成的混淆矩阵可视化图使用了热图（heatmap）的形式，用不同颜色表示不同的混淆矩阵值，同时在每个格子中显示了具体的值。通过该可视化图，我们可以直观地看出模型的预测结果和真实结果之间的差异。

相关问题

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred)

这段代码是用XGBoost模型对测试数据进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的混淆矩阵。混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的常用指标，它可以展示模型预测结果的准确性和可靠性。其中，y_pred是模型对X_test数据的预测结果，y_test是X_test数据对应的真实标签。confusion_matrix函数会将预测结果和真实标签作为输入，返回一个二维数组，该数组展示了预测结果的正确性和错误性。

model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()

这段代码使用了XGBoost分类器（XGBClassifier）对数据进行训练和预测，并使用classification_report函数生成分类报告，使用confusion_matrix函数生成混淆矩阵，并使用ConfusionMatrixDisplay函数将其可视化。你可以根据自己的数据和需求进行调整和使用。