confusion_mat python
时间: 2023-09-21 18:11:17 浏览: 40
混淆矩阵(Confusion Matrix)是一个用于评估分类模型性能的表格,通常用于计算分类模型的准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)和 F1 分数(F1-score)等指标。
在 Python 中,可以使用 Scikit-learn 库中的 confusion_matrix() 函数来计算混淆矩阵。下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 定义真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 0]
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
```
输出结果为:
```
[[2 1]
[2 1]]
```
其中,第一行第一列的 2 表示真实标签为 0,预测标签也为 0 的数据有 2 个;第一行第二列的 1 表示真实标签为 0,预测标签为 1 的数据有 1 个,以此类推。
你可以根据混淆矩阵来计算模型的准确率、召回率、精确率和 F1 分数,例如可以使用 Scikit-learn 库中的 classification_report() 函数来计算这些指标。
相关问题
sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show()改成导出混淆矩阵图片文件
要将混淆矩阵保存为图片文件,您可以使用`matplotlib`库中的`savefig`函数。可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入`matplotlib`库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 绘制热力图并隐藏显示:
```python
plt.imshow(confusion_mat, cmap="Blues")
plt.colorbar()
plt.title("Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.xticks(ticks=range(len(labels)), labels=labels, rotation=45)
plt.yticks(ticks=range(len(labels)), labels=labels)
plt.tight_layout()
plt.savefig("confusion_matrix.png")
```
3. 保存图片文件:
```python
plt.savefig("confusion_matrix.png")
```
以上代码将生成一个名为`confusion_matrix.png`的图片文件,保存在当前工作目录下。您可以将文件名更改为您喜欢的名称和路径。
def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))
如果你正在使用Keras的Sequential模型,那么你需要使用predict()方法获取模型的预测结果,如下所示:
```python
import numpy as np
# 假设你的模型是一个Sequential对象,名为model
predictions = model.predict(x_val)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
truelabel = np.argmax(y_val, axis=1) # 将one-hot编码转化为标签形式
conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np.max(truelabel) + 1))
```
这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions,然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时,使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式,并保存在truelabel中。接下来,使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵,并将其保存在conf_mat中。最后,使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是,classes参数应该是类别的列表,而不是类别标签的数组。