混淆矩阵热力图的颜色深浅与数值不能对应

混淆矩阵热力图的颜色深浅与数值本来就不是一一对应的。热力图中颜色的深浅一般用来表示数据的相对大小，而不是精确的数值大小。通常，热力图中使用的颜色映射（colormap）是连续的，颜色随数据的大小变化而渐变。因此，相邻的颜色之间可能存在一定的渐变，而不是像数字一样呈现明显的差异。如果需要精确地查看混淆矩阵中的数值，可以查看混淆矩阵的原始数据表格。

相关问题

python 混淆矩阵可视化

Python 中也有一些工具可以用来可视化混淆矩阵，比如 `matplotlib` 和 `seaborn` 等库。以下是一个使用 `seaborn` 库绘制混淆矩阵热力图的示例代码：

import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造混淆矩阵
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制热力图
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用 `sklearn.metrics` 库中的 `confusion_matrix()` 函数构造混淆矩阵。然后，我们使用 `seaborn` 库中的 `heatmap()` 函数绘制热力图，并使用 `annot=True` 参数来显示每个方格的具体数值。最后，我们使用 `matplotlib` 库中的函数来添加坐标轴标签，并展示图形。

运行上述代码，就可以得到一个混淆矩阵的可视化图形。其中，X 轴和 Y 轴分别表示预测值和实际值，每个方格的颜色深浅表示对应分类的预测结果。

lightgbm混淆矩阵可视化

LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。混淆矩阵可视化是评估分类模型性能的一种常用方法，可以直观地展示模型在不同类别上的预测结果。

要进行混淆矩阵可视化，首先需要使用LightGBM模型对测试数据进行预测，并得到预测结果。然后，根据预测结果和真实标签，计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测结果，每个元素表示对应类别的样本数量。

接下来，可以使用各种数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）将混淆矩阵可视化。一种常见的可视化方式是使用热力图（heatmap），将混淆矩阵的数值以颜色的形式展示出来。颜色的深浅表示对应类别的样本数量多少，可以直观地观察到模型在不同类别上的预测准确性。

以下是使用Python和Matplotlib库进行混淆矩阵可视化的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 模拟混淆矩阵数据
confusion_matrix = np.array([[100, 20, 30],
                             [10, 150, 20],
                             [5, 10, 120]])

# 设置标签
labels = ['Class 0', 'Class 1', 'Class 2']

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=labels, yticklabels=labels)
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

这段代码会生成一个热力图，横轴表示预测结果，纵轴表示真实标签，每个格子中的数字表示对应类别的样本数量。颜色越深表示数量越多，可以直观地观察到模型在不同类别上的预测情况。