from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix

这是一个用于绘制混淆矩阵的函数，需要安装 mlxtend 库。混淆矩阵常用于评估分类模型的性能，它是一个 N × N 的矩阵，其中 N 是类别数量。对于二分类问题，混淆矩阵如下所示：

| - | 真实值为正 | 真实值为负 |
|---|---|---|
| 预测值为正 | TP（真正例） | FP（假正例） |
| 预测值为负 | FN（假反例） | TN（真反例） |

其中，TP 表示预测为正且真实为正的样本数量，FP 表示预测为正但真实为负的样本数量，FN 表示预测为负但真实为正的样本数量，TN 表示预测为负且真实为负的样本数量。对于多分类问题，混淆矩阵的定义类似，只不过 N 大于 2。

使用 mlxtend.plotting.plot_confusion_matrix() 函数可以将混淆矩阵可视化，以便更直观地了解分类模型的性能。该函数需要传入混淆矩阵和类别标签等参数，具体用法可以参考官方文档。

相关问题

plot_proba_forcast使用

`plot_proba_forcast` 是一个用于绘制概率预测图的函数，通常用于展示分类问题中模型对于不同类别的概率预测情况。它通常需要以下参数：

- `y_true`：真实标签值。可以是一维数组或二维数组，如果是二维数组，则每行代表一个样本的多个标签值。
- `y_probas`：模型预测的概率值。通常是一个二维数组，每行代表一个样本对于不同类别的概率值。
- `class_names`：类别名称。可以是一个列表或数组，代表每个类别的名称。
- `figsize`：绘图的大小。
- `title`：图表的标题。

例如，以下是一个使用 `plot_proba_forcast` 函数绘制概率预测图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions, plot_probabilistic_ensemble

# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2,
                           random_state=1, n_clusters_per_class=1)

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 绘制概率预测图
plot_proba_forcast(y_test, model.predict_proba(X_test), class_names=['Class 0', 'Class 1'], figsize=(8, 6), title='Probability Forecast')
plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个概率预测图，展示了模型对于两个类别的概率预测情况。

1．读取指定离线鸢尾花数据集，按照要求完成如下任务. 1.1建立Logistic的3阶多项式； 1.2训练所有训练集，并输出准确率； 1.3绘制最终分类图；

要完成这个任务，首先你需要导入所需的Python库，如`numpy`, `pandas`, `matplotlib`, 和 `sklearn`（特别是`datasets`, `model_selection`, `linear_model`, 和 `plotting`）。这里是一个简化的步骤指南：

1. **加载数据**:

   from sklearn import datasets
   iris = datasets.load_iris()
   X = iris.data
   y = iris.target

2. **数据预处理** (如果需要的话)，比如归一化或转换成多项式特征。这里我们将创建一个3阶多项式模型：

   from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
   poly = PolynomialFeatures(degree=3)
   X_poly = poly.fit_transform(X)

   # 划分训练集和测试集
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. **建立并训练模型**:

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   lr = LogisticRegression()
   lr.fit(X_train, y_train)

4. **评估模型**:

   accuracy = lr.score(X_test, y_test)
   print(f"Accuracy on the training set: {accuracy * 100:.2f}%")

5. **预测与可视化**:

   y_pred = lr.predict(X_test)
   from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
   print(classification_report(y_test, y_pred))

   # 绘制决策边界
   import matplotlib.pyplot as plt
   plot_decision_regions(X_poly, y, classifier=lr)
   plt.xlabel("Polynomial features")
   plt.ylabel("Target classes")
   plt.title("3rd Degree Polynomial Logistic Regression Decision Boundaries")
   plt.show()

在这个过程中，`plot_decision_regions`函数可以根据你的`sklearn`版本来自`plot_learning_curve`或手动编写。