python 混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是衡量分类模型性能的一种常用指标。它是一个二维表格，用于统计分类模型的预测结果和真实结果之间的对应关系。

在 Python 中，可以使用 Scikit-Learn 库的 confusion_matrix 函数来生成混淆矩阵。例如，假设我们有一个二分类模型，它的预测结果和真实结果存储在 y_pred 和 y_true 两个数组中，我们可以这样生成混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

输出的结果是一个 2x2 的矩阵，其中第一行表示真实结果为负样本时模型的预测结果，第二行表示真实结果为正样本时模型的预测结果。第一列表示模型预测为负样本时真实结果的情况，第二列表示模型预测为正样本时真实结果的情况。

例如，下面是一个混淆矩阵的例子：

[[90 10]
 [20 80]]

这个混淆矩阵表示该分类模型共预测了 200 个样本，其中有 90 个样本被正确地预测为负样本，10 个样本被错误地预测为正样本，20 个样本被错误地预测为负样本，80 个样本被正确地预测为正样本。

相关问题

python混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的常见工具。它展示了模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵是一个二维数组，其中行代表真实标签，列代表预测结果。

在二分类问题中，混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，具有以下四个单元格：

- True Positive（真正例，TP）：预测为正类且实际为正类的样本数。
- False Positive（假正例，FP）：预测为正类但实际为负类的样本数。
- False Negative（假反例，FN）：预测为负类但实际为正类的样本数。
- True Negative（真反例，TN）：预测为负类且实际为负类的样本数。

混淆矩阵可以用于计算多个分类指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能和分类结果。

python混淆矩阵颜色调节

根据提供的引用内容，我无法找到关于Python混淆矩阵颜色调节的具体信息。但是，你可以使用matplotlib库中的颜色映射（colormap）来调节混淆矩阵的颜色。颜色映射可以将数值映射到不同的颜色，从而使混淆矩阵更加直观和易于理解。

以下是一个使用matplotlib库中的颜色映射来调节混淆矩阵颜色的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[100, 20], [30, 50]])

# 定义颜色映射
cmap = ListedColormap(['white', 'blue'])

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(confusion_matrix, cmap=cmap)

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个混淆矩阵，然后使用`ListedColormap`定义了一个颜色映射，其中'white'代表0，'blue'代表1。接下来，我们使用`imshow`函数绘制混淆矩阵，并使用`colorbar`函数添加颜色条。最后，使用`show`函数显示图像。