在上面回答的基础上进行混淆矩阵可视化并计算模型的准确率、精确率、召回率该怎写
时间: 2023-12-29 13:05:39 浏览: 26
要对混淆矩阵进行可视化,可以使用matplotlib库绘制热图。以下是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()
```
这个例子中,使用seaborn库的heatmap函数绘制热图,其中的参数annot=True表示在热图上显示每个单元格的值,cmap='Blues'表示使用蓝色调色板。通过设置x轴和y轴的标签,可以使图像更加易读。
计算模型的准确率、精确率、召回率等指标,可以使用sklearn.metrics库中的classification_report函数。以下是一个例子:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred))
```
这个函数会输出包括准确率、精确率、召回率、F1值等指标的分类报告。例如:
```
precision recall f1-score support
0 0.67 1.00 0.80 2
1 1.00 0.75 0.86 4
accuracy 0.83 6
macro avg 0.83 0.88 0.83 6
weighted avg 0.90 0.83 0.84 6
```
其中,准确率、精确率、召回率和F1值的计算公式如下:
$$\text{准确率} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{TN} + \text{FP} + \text{FN}}$$
$$\text{精确率} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}}$$
$$\text{召回率} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}$$
$$F1 = 2 \times \frac{\text{精确率} \times \text{召回率}}{\text{精确率} + \text{召回率}}$$
其中,TP表示真正例(True Positive),TN表示真负例(True Negative),FP表示假正例(False Positive),FN表示假负例(False Negative)。