plot_confusion_matrix参数
时间: 2023-06-05 17:47:21 浏览: 340
plot_confusion_matrix是一个函数,用于绘制混淆矩阵图。它的参数包括:
- estimator:分类器或回归器对象,用于预测数据集的标签。
- X:特征矩阵,用于训练分类器或回归器。
- y_true:真实标签,用于计算混淆矩阵。
- labels:标签列表,用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- sample_weight:样本权重,用于计算加权混淆矩阵。
- normalize:是否对混淆矩阵进行归一化。
- display_labels:显示的标签列表,用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- include_values:是否在混淆矩阵中显示数值。
- cmap:颜色映射,用于绘制混淆矩阵的颜色。
- ax:绘图的坐标轴对象。
- colorbar:是否显示颜色条。
相关问题
plot_confusion_matrix
`plot_confusion_matrix` 是一个函数,通常用于可视化混淆矩阵。混淆矩阵是评估分类模型性能的一种方式,它是一个表格,用于显示实际类别和预测类别之间的关系。它的行表示实际类别,列表示预测类别。
在 Python 中,可以使用 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵。然后,使用 `matplotlib` 中的 `imshow` 和 `colorbar` 函数可视化混淆矩阵。
以下是一个简单的例子,展示如何使用 `plot_confusion_matrix` 函数可视化混淆矩阵:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 生成一些随机数据
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 1]
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 可视化混淆矩阵
sns.set(font_scale=1.4) # 设置字体大小
sns.heatmap(cm, annot=True, annot_kws={"size": 16}, cmap='Blues', fmt='g') # annot=True 显示数字,cmap='Blues' 蓝色背景色
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()
```
输出结果为:
![Confusion Matrix Example](https://i.imgur.com/4JyMooC.png)
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.