Python实现与鸢尾花数据集的混淆矩阵可视化

混淆矩阵是一种在机器学习和数据挖掘中常用的评价模型性能的重要工具，特别是在分类任务中，它可以帮助我们理解模型对不同类别的预测情况。在Python中，通过scikit-learn库中的`confusion_matrix`函数，我们可以方便地计算并可视化混淆矩阵，从而评估模型的准确性、召回率、精确度等指标。 在实现混淆矩阵时，首先导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`sklearn.metrics`提供混淆矩阵相关的函数。定义一个函数`plot_confusion_matrix`，接受真实标签列表`y_true`、预测标签列表`y_pred`以及类别名称列表`classes`作为输入参数。这个函数的核心步骤包括： 1. **计算混淆矩阵**：调用`confusion_matrix`函数，传入真实标签和预测标签，返回一个二维数组，其中行代表实际类别，列表示预测类别，矩阵的元素表示对应类别的预测数量。 2. **绘制混淆矩阵**：使用matplotlib库中的`imshow`函数将混淆矩阵可视化，设置颜色映射（这里使用的是Blues色彩方案），并添加坐标轴标签，包括类别名称和矩阵标题。 3. **显示数值**：在每个单元格上显示具体的预测数量，如果值大于阈值（这里是矩阵最大值的一半），使用白色背景，否则使用黑色，以区分高频率和低频率的预测。 4. **示例应用**：以鸢尾花数据集为例，通过`load_iris`加载数据，然后使用训练测试拆分函数将数据分为训练集和测试集，选择逻辑回归模型进行训练。最后，用测试集的结果来绘制混淆矩阵，展示模型在实际应用中的性能。 通过混淆矩阵，我们可以直观地看到模型在各个类别上的表现，例如，真正例(TP)表示模型正确识别出的正样本数量，假正例(FP)是误判为正的负样本，真反例(TN)是正确识别的负样本，假反例(FN)是误判为负的正样本。这些指标有助于我们分析模型的性能，比如精确度(Precision) = TP / (TP + FP)，召回率(Recall) = TP / (TP + FN)，F1分数(F1 Score) = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)等，帮助我们在优化模型时做出决策。