机器学习(7)---混淆矩阵可视化

混淆矩阵可视化

代码如下:

#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true=[1,0,0,2,1,0,3,3,3]
y_pred=[1,1,0,2,1,0,1,3,3]
#混淆矩阵
confusion_mat=confusion_matrix(y_true,y_pred)
def plot_confusion_matrix(confusion_mat):
    plt.imshow(confusion_mat,interpolation='nearest',cmap=plt.cm.Paired)
    plt.title('Confusion Matrix')
    plt.colorbar()
    tick_marks=np.arange(4)
    plt.xticks(tick_marks,tick_marks)
    plt.yticks(tick_marks,tick_marks)
    plt.ylabel('True Label')
    plt.xlabel('Predicted Label')
    plt.show()
plot_confusion_matrix(confusion_mat)

结论:对角线区域越亮越好

画图显示如下: