我试图显示一个混乱矩阵,但我一辈子都搞不明白为什么它拒绝以适当的方式显示。这是我的密码:
import numpy as np
import itertools
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def plot_confusion_matrix(cm, classes,
normalize=False,
title='Confusion matrix',
cmap=plt.cm.winter):
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title, fontsize=30)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, fontsize=20)
plt.yticks(tick_marks, classes, fontsize=20)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] < thresh else "black", fontsize=40)
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label', fontsize=30)
plt.xlabel('Predicted label', fontsize=30)
return plt
cm = confusion_matrix(y_test, y_predicted_counts)
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
plot = plot_confusion_matrix(cm, classes=['Unsure','No','Yes'], normalize=False, title='Confusion matrix')
plt.show()
print(cm)
显示的内容如下:
任何帮助都将不胜感激。提前谢谢。你知道吗
对于对^{} 的调用,需要指定
origin='lower'
(默认值是'upper'
;他们可能在某个时候更改了这个值,并且scikit learn文档没有更新他们的example)。因此,以下几点可以做到:使用Matplotlib
如果要保留matplotlib实现,只需在plot\u矩阵函数的末尾添加
plt.ylim(-0.5,2.5)
:使用Seaborn
您可以尝试seaborn软件包来绘制热图:
Confusion Matrix Result
希望这对你有用!你知道吗
很可能您使用的是matplotlib3.1.1,它打破了勾选默认行为。升级至3.1.2或降级至3.1.0以修复此问题。你知道吗
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