python画混淆矩阵(confusion matrix)

混淆矩阵（Confusion Matrix），是一种在深度学习中常用的辅助工具，可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。

如上图，我们就可以看到，有一个样本原本是0的，却被预测成了1，还有一个，原本是2的，却被预测成了0。

 

简单介绍作用后，下面上代码：

import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

导入需要的包，如果有一些包没有，pip一下就可以了。

sns.set()
f,ax=plt.subplots()
y_true = [0,0,1,2,1,2,0,2,2,0,1,1]
y_pred = [1,0,1,2,1,0,0,2,2,0,1,1]
C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2])
print(C2) #打印出来看看
sns.heatmap(C2,annot=True,ax=ax) #画热力图

ax.set_title('confusion matrix') #标题
ax.set_xlabel('predict') #x轴
ax.set_ylabel('true') #y轴

下面就是结果：

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yexionglin/p/11432180.html