当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文


Python sklearn ConfusionMatrixDisplay.from_predictions用法及代码示例


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

用法:

classmethod from_predictions(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None, display_labels=None, include_values=True, xticks_rotation='horizontal', values_format=None, cmap='viridis', ax=None, colorbar=True)

绘制给定真实标签和预测标签的混淆矩阵。

在用户指南中阅读更多信息。

参数

y_true形状类似数组 (n_samples,)

真正的标签。

y_pred形状类似数组 (n_samples,)

分类器predict方法给出的预测标签。

labels形状类似数组 (n_classes,),默认=无

用于索引混淆矩阵的标签列表。这可用于重新排序或选择标签子集。如果给定None,则在y_truey_pred 中至少出现一次的那些将按排序顺序使用。

sample_weight形状类似数组 (n_samples,),默认=None

样本权重。

normalize{‘true’, ‘pred’, ‘all’},默认=无

或者标准化矩阵中显示的计数:

  • 如果 'true' ,则混淆矩阵在真实条件(例如行)上进行归一化;
  • 如果 'pred' ,则混淆矩阵在预测条件(例如列)上进行归一化;
  • 如果 'all' ,则混淆矩阵按样本总数归一化;
  • 如果None(默认),混淆矩阵将不会被归一化。
display_labels形状类似数组 (n_classes,),默认=无

用于绘图的目标名称。默认情况下,如果定义了labels,将使用y_truey_pred的唯一标签。

include_values布尔,默认=真

包括混淆矩阵中的值。

xticks_rotation{‘vertical’, ‘horizontal’} 或浮点数,默认='水平'

xtick 标签的旋转。

values_formatstr,默认=无

混淆矩阵中值的格式规范。如果 None ,格式规范是 ‘d’ 或 ‘.2g’ 以较短者为准。

cmapstr 或 matplotlib 颜色图,默认='viridis'

matplotlib 识别的颜色图。

axmatplotlib 轴,默认=无

要绘制的轴对象。如果 None ,则创建一个新的图形和轴。

colorbar布尔,默认=真

是否在绘图中添加颜色条。

返回

displayConfusionMatrixDisplay

例子

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from sklearn.datasets import make_classification
>>> from sklearn.metrics import 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)
>>> y_pred = clf.predict(X_test)
>>> ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(
...    y_test, y_pred)
<...>
>>> plt.show()
sklearn-metrics-ConfusionMatrixDisplay-3.png

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-learn.org大神的英文原创作品 sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.from_predictions。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。