混淆矩阵python代码实现

时间: 2023-07-25 21:16:33 浏览: 118
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python混淆矩阵代码

混淆矩阵是一种评估分类模型性能的常用方法,可以用来计算模型的准确率、召回率、精确率等指标。下面是一个简单的混淆矩阵的Python代码实现: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix # 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) # 可视化混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.xticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) plt.yticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, cm[i, j], ha='center', va='center', color='white') plt.show() # 计算模型的准确率、召回率、精确率等指标 tp = cm[1, 1] tn = cm[0, 0] fp = cm[0, 1] fn = cm[1, 0] acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn) precision = tp / (tp + fp) recall = tp / (tp + fn) f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1_score) ``` 代码中使用`numpy`和`matplotlib`库生成随机样本数据,并使用`sklearn`库中的`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵。计算混淆矩阵后,我们可以使用`matplotlib`库可视化混淆矩阵,同时计算模型的准确率、召回率、精确率等指标。
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