def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.cool, normalize=True):
时间: 2024-06-02 18:08:30 浏览: 148
这是一个用于绘制混淆矩阵的函数,其中包括以下参数:
- `cm`: 混淆矩阵,通常是一个二维数组,矩阵的每个元素代表真实标签和预测标签的交叉计数。
- `target_names`: 类别名称,代表每个类别的名称。
- `title`: 图表的标题。
- `cmap`: 用于绘制矩阵的颜色图谱。
- `normalize`: 是否将混淆矩阵归一化为百分比形式。
函数会绘制出一张混淆矩阵的热力图,可以直观地显示出模型预测的准确性和错误情况。
相关问题
def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Greens, normalize=False):
这是一个Python函数,用于绘制混淆矩阵。它有五个参数:
- cm:混淆矩阵;
- classes:类别的列表;
- title:图表的标题,默认为"Confusion matrix";
- cmap:颜色映射,默认为plt.cm.Greens;
- normalize:是否将混淆矩阵进行归一化,默认为False。
该函数的作用是将混淆矩阵可视化,以便更直观地了解分类器的性能。混淆矩阵是一个表格,用于比较分类器预测结果和实际结果之间的差异。每一行表示实际类别,每一列表示预测类别。在对角线上的元素表示分类正确的样本数,其他元素表示分类错误的样本数。
def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):
该函数用于绘制混淆矩阵图,其中参数含义为:
- cm:混淆矩阵数组。
- classes:类别标签数组。
- title:图像标题。
- cmap:颜色映射。
- normalize:是否对混淆矩阵进行归一化处理。
具体实现代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):
"""
This function prints and plots the confusion matrix.
Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
```
其中,还需导入 itertools 库。
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