python混淆矩阵可视化代码

可以使用matplotlib库来绘制混淆矩阵的可视化图表。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

# 生成随机的混淆矩阵
y_true = np.random.randint(0, 2, 100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, 100)
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 定义绘制混淆矩阵的函数
def plot_confusion_matrix(cm, classes):
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
    plt.title('Confusion matrix')
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes)
    plt.yticks(tick_marks, classes)
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in np.ndindex(cm.shape):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.tight_layout()

# 调用函数绘制混淆矩阵
class_names = ['class 0', 'class 1']
plot_confusion_matrix(cm, classes=class_names)

plt.show()

这段代码会生成一个随机的混淆矩阵，并将其可视化。你可以根据自己的需求修改类别名称和混淆矩阵数据。