ConfusionMatrixDisplay函数里面的display_labels如何更换标签名称,例如训练后给出的预测值的标签是“1”和“2”,现在我想换成“花”和“草”,但是如何确定“花”对应“1”,而草对应“2”,我的意思是如何确定更改的标签和原来的是一一对应的
时间: 2023-09-05 15:09:01 浏览: 27
要确保更改的标签和原始标签是一一对应的,你需要知道每个原始标签对应的预测类别。这通常需要在训练和测试模型时进行记录或者保存。
假设你已经知道了每个原始标签对应的预测类别,可以使用一个字典将这些关系映射起来,从而确定新标签和原始标签的对应关系。例如,假设你的原始标签是[1, 2],对应的预测类别是["花", "草"],那么你可以使用以下代码:
```
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
label_dict = {1: "花", 2: "草"}
display_labels = [label_dict[x] for x in [1, 2]]
cm_display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=display_labels)
cm_display.plot()
```
在这个例子中,我们首先定义了一个字典label_dict,将原始标签1映射到"花",将原始标签2映射到"草"。然后,我们使用列表解析式将这些新标签存储到display_labels变量中,最后使用ConfusionMatrixDisplay函数来创建一个新的混淆矩阵显示对象cm_display,同时将display_labels参数设置为新标签列表。最后,我们调用plot()方法来绘制混淆矩阵,并在图例中使用新的标签名称。
需要注意的是,在使用这种方法时,确保你已经明确了原始标签和预测类别之间的对应关系。否则,你可能会将不同的标签映射到错误的类别上,导致混淆矩阵显示结果错误。
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