# 混淆矩阵 cm = metrics.confusion_matrix(y_test, sklearn_predict, labels = [0, 1]) print('混淆矩阵：\n', cm) # 混淆矩阵热力图 import seaborn as sns sns.heatmap(cm, annot=True, fmt = '.2e', cmap = 'GnBu')报错的原因

该报错可能是因为您没有导入所需的库，比如 `metrics` 和 `seaborn` 库。请确保您已经通过以下方式将它们导入到您的代码中：

from sklearn import metrics
import seaborn as sns

如果已经导入了这些库，那么请检查您是否正确地使用了这些库的函数和参数。另外，如果您能提供更具体的错误信息，我将能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

clf = KerasClassifier(build_fn=create_model) param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } grid = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=3) grid_result = grid.fit(X_train, y_train) print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc, roc_auc_score, precision_recall_curve # 使用最优模型进行分类 y_pred = grid_result.predict(X_test) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print('混淆矩阵：') print(cm)在此基础上绘出混淆矩阵

这段代码主要是使用网格搜索法对Keras模型进行超参数调优，并在测试集上进行模型评估，绘制混淆矩阵。

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常见方法，可以用于计算分类准确性、召回率、精确度和F1分数等指标。

以下是绘制混淆矩阵的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# 绘制混淆矩阵
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
plt.show()

其中，`sns.heatmap()`函数用于绘制矩阵热图。`annot=True`表示在每个格子里显示数值，`cmap='Blues'`表示使用蓝色调色板进行着色。

执行完上述代码后，就可以得到一个美观的混淆矩阵图像，用于直观地了解模型分类结果的情况。

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本进行模型预测并计算损失。随后使用Numpy库将真实标签和预测标签存储下来，最后使用Scikit-learn库计算模型的准确率。如果test为True，则同时计算分类报告和混淆矩阵并返回。如果test为False，则只返回准确率和平均损失。