plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=new_target_names, title='Confusion matrix, without normalization')
时间: 2024-05-21 09:17:32 浏览: 19
这段代码是绘制混淆矩阵的函数,其中参数`cnf_matrix`是一个二维数组,表示分类器的混淆矩阵;参数`classes`是一个字符串数组,表示每个类别的名称;参数`title`是一个字符串,表示混淆矩阵的标题。这个函数可以用来可视化分类器的性能,帮助我们了解分类器对不同类别的识别情况。如果需要绘制归一化后的混淆矩阵,可以使用`plot_confusion_matrix_normalized`函数。
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plot_confusion_matrix include_values
`plot_confusion_matrix` is a function in the `sklearn.metrics` module that can be used to plot a confusion matrix. The `include_values` parameter is a boolean value that determines whether or not to display the count of each class in the confusion matrix.
If `include_values` is set to `True`, the count of each class will be displayed in each cell of the matrix. If `include_values` is set to `False`, the cells will be blank.
Here is an example of how to use `plot_confusion_matrix` with the `include_values` parameter set to `True`:
```python
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# assume y_true and y_pred are already defined
confusion_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues, include_values=True)
plt.show()
```
This will display a confusion matrix with the count of each class in each cell.
plot_confusion_matrix(confusion_mat, classes=range(4))
这段代码的作用是绘制混淆矩阵图。其中,confusion_mat 是一个混淆矩阵,表示模型预测结果与真实标签之间的对应关系;classes 是一个数组,包含了所有可能的类别标签。在绘制混淆矩阵图时,我们会根据 confusion_mat 中的数据绘制出一个矩阵,并在矩阵中对应的位置上填写相应的数字。这样做可以帮助我们更直观地了解模型的预测效果。在这里,classes 参数指定了所有可能的类别标签,用于在图表中显示标签名称。