Python sklearn ConfusionMatrixDisplay用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay 的用法。

用法:

class sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix, *, display_labels=None)

混淆矩阵可视化。

建议使用 from_estimator 或 from_predictions 创建 ConfusionMatrixDisplay 。所有参数都存储为属性。

在用户指南中阅读更多信息。

参数：

confusion_matrix：ndarray 形状(n_classes，n_classes)

混淆矩阵。

display_labels：ndarray 形状(n_classes，)，默认=无

显示绘图标签。如果没有，显示标签设置为从 0 到 n_classes - 1 。

属性：

im_：matplotlib AxesImage

表示混淆矩阵的图像。

text_：ndarray of shape (n_classes, n_classes), dtype=matplotlib Text, or None

matplotlib 轴数组。 None 如果 include_values 为假。

ax_：matplotlib 轴

带有混淆矩阵的轴。

figure_：matplotlib 图

包含混淆矩阵的图。

例子：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from sklearn.datasets import make_classification
>>> from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> X, y = make_classification(random_state=0)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
...                                                     random_state=0)
>>> clf = SVC(random_state=0)
>>> clf.fit(X_train, y_train)
SVC(random_state=0)
>>> predictions = clf.predict(X_test)
>>> cm = confusion_matrix(y_test, predictions, labels=clf.classes_)
>>> disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,
...                               display_labels=clf.classes_)
>>> disp.plot()
<...>
>>> plt.show()