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")

这段代码是用于绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）的可视化结果。其中，参数 `normalize` 表示是否对混淆矩阵进行归一化处理。如果为 `True`，则将混淆矩阵每一行的元素值除以该行元素值之和，以保证每一行的元素和为1；否则，不进行归一化处理。

具体来说，该函数中的 `cm` 是混淆矩阵，`thresh` 表示用于判断文本颜色的阈值，`itertools.product` 是用于生成迭代器的函数。在绘制混淆矩阵的时候，对每一个混淆矩阵的元素进行遍历，如果进行归一化处理，则显示该元素的归一化后的值，否则显示该元素的原始值。同时，还可以根据阈值 `thresh` 来判断混淆矩阵元素的文本颜色，如果该元素的值大于阈值，则显示白色文本，否则显示黑色文本。

总的来说，这段代码通过可视化方式展示了混淆矩阵的相关信息，可以帮助我们更好地理解和分析模型的性能表现。

相关问题

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()

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。

import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix(DNN)', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting `normalize=True`. """ 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) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, 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')

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）图像的函数，主要包括以下参数：

- `cm`：混淆矩阵，是一个二维数组，其中每个元素表示模型预测结果的正确与否。
- `classes`：类别名称，是一个列表，其中每个元素表示一个类别的名称。
- `normalize`：是否对混淆矩阵进行归一化，默认为 False。
- `title`：图像标题，默认为 'Confusion matrix(DNN)'。
- `cmap`：颜色映射表，用于表示混淆矩阵的颜色，默认为 plt.cm.Blues。

函数的主体部分使用 Matplotlib 库绘制混淆矩阵图像。具体来说，首先使用 `imshow()` 函数在图像上绘制混淆矩阵，然后添加标题和颜色条。接着在 x 轴和 y 轴上标注类别名称，并根据 `normalize` 参数选择是否对混淆矩阵进行归一化处理。最后，使用 `text()` 函数在每个混淆矩阵元素的中心位置添加文本标签，以显示该元素的值。

最后，使用 `tight_layout()` 函数调整图像布局，然后在 x 轴和 y 轴上添加标签，分别表示预测标签和真实标签。