解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()
时间: 2023-05-29 18:06:44 浏览: 94
这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵,其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。
该函数使用了以下参数:
- cm:混淆矩阵数据
- target_names:类别的名称列表
- title:绘制图表的标题
- cmap:绘图使用的颜色映射
- normalize:是否归一化混淆矩阵
函数首先计算了准确率和错误率,然后根据参数设置绘制图表。如果没有指定颜色映射,则使用默认的蓝色映射。如果提供了类别名称列表,则在图表上添加刻度标签。如果需要归一化混淆矩阵,则将矩阵元素转换为浮点数并除以每行的总和。然后,函数使用阈值来确定颜色映射中的文本颜色,并在每个单元格中添加文本标签。最后,函数绘制图表并保存到文件。
相关问题
解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]):
这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵是在机器学习中用来评估分类模型的性能的一种矩阵。它可以显示出分类器在不同类别上的表现情况,包括正确分类和错误分类的情况。在该代码中,通过传入混淆矩阵、标题、颜色以及标签等参数,来生成可视化的混淆矩阵。
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。