conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(conf_mat, cmap='binary', interpolation='None') plt.colorbar() plt.xticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.yticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.xlabel('Predicted Class', fontsize=16) plt.ylabel('True Class', fontsize=16) plt.show()

这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵可以用来评估分类模型的性能。其中，y_test是测试集的真实标签，y_pred是模型在测试集上的预测标签。confusion_matrix函数可以根据这两个标签计算出混淆矩阵。plt.imshow函数用于显示混淆矩阵，cmap参数指定了颜色映射，interpolation参数指定了插值方式。plt.xticks和plt.yticks用于设置刻度标签，fontsize参数指定字体大小。plt.xlabel和plt.ylabel用于设置坐标轴标签，fontsize参数指定字体大小。最后的plt.show函数用于显示图像。

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def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

如果你正在使用Keras的Sequential模型，那么你需要使用predict()方法获取模型的预测结果，如下所示：

import numpy as np

# 假设你的模型是一个Sequential对象，名为model
predictions = model.predict(x_val)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
truelabel = np.argmax(y_val, axis=1)  # 将one-hot编码转化为标签形式
conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np.max(truelabel) + 1))

这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions，然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时，使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式，并保存在truelabel中。接下来，使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵，并将其保存在conf_mat中。最后，使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是，classes参数应该是类别的列表，而不是类别标签的数组。

混淆矩阵 def plot_confusion_matrix(y_test,y_pred,title=""): conf_mat=confusion_matrix(y_test,y_pred) conf_mat_normalized=conf_mat.astype("float")/conf_mat.sum(axis=1)[:,np.newaxis] figsize=(22,5) ticksize=18 titlesize=ticksize+8 labelsize=ticksize+5 xlabel="Predicted label" ylabel="True label" params={"figure.figsize":figsize, "axes.labelsize":labelsize, "axes.titlesize":titlesize, "xtick.labelsize":ticksize, "ytick.labelsize":ticksize} plt.rcParams.update(params) plt.subplot(121) sns.heatmap(conf_mat,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.subplot(122) sns.heatmap(conf_mat_normalized,annot=True) plt.title(title) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.show() print("Confusion Matrix:\n") print(conf_mat) print("\n\nConfusion Matrix Normalized:\n") print(conf_mat_normalized)

这段代码是用来画出混淆矩阵的，混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种矩阵。它展示了分类模型将样本分到各个类别时的正确率和错误率。这段代码中，首先计算出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵，然后利用seaborn库中的heatmap函数画出两个热力图，分别展示混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。最后打印出混淆矩阵和归一化后的混淆矩阵。