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()
时间: 2023-12-27 08:05:24 浏览: 29
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。
y_pred = model.predict(X_test)
这段代码是在测试数据集(X_test)上使用训练好的决策树分类器模型(model)进行预测。具体来说,使用predict()方法对测试数据集进行预测,并将预测结果存储在变量y_pred中。y_pred是一个数组,其中包含测试数据集中每个样本的预测标签。通过比较y_pred和测试数据集的真实标签,可以评估模型的准确性和性能。