混淆矩阵可视化

混淆矩阵是用来评估分类算法性能的一种常用工具，可以用来显示算法预测结果与真实结果之间的差异。通常情况下，混淆矩阵包括四个元素：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

要将混淆矩阵可视化，可以使用Python中的混淆矩阵可视化库，例如matplotlib、seaborn等。以下是一个使用matplotlib绘制混淆矩阵的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

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

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 添加坐标轴标签
plt.xticks([0, 1], ['Predicted Negative', 'Predicted Positive'])
plt.yticks([0, 1], ['Actual Negative', 'Actual Positive'])
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')

# 添加数字标签
thresh = confusion_matrix.max() / 2.
for i, j in ((0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)):
    plt.text(j, i, confusion_matrix[i, j],
             horizontalalignment="center",
             color="white" if confusion_matrix[i, j] > thresh else "black")

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了一个混淆矩阵，并使用plt.imshow将其绘制出来。然后，我们添加了颜色条和坐标轴标签，并使用plt.text在每个单元格中添加数字标签。最后，我们使用plt.show()显示出图像。