matplotlib绘制混淆矩阵,利用matplotlib绘制多分类的混淆矩阵

利用matplotlib绘制多分类的混淆矩阵

利用matplotlib绘制多分类的混淆矩阵

机器学习-多分类的性能评价指标及其含义(查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵)

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# confusion_matrix = [[550, 55, 100], [12, 591, 23], [89, 72, 459]]

confusion_matrix = {'A':{'A': 550, 'B': 55, 'C': 100}, 'B':{'A': 12, 'B': 591, 'C': 23}, 'C':{'A': 89, 'B': 72, 'C': 459}}

pd_cm = pd.DataFrame(confusion_matrix).T.fillna(0)

row_keys = pd_cm.index.values.tolist()

col_keys = pd_cm.columns.values.tolist()

fig = plt.figure()

plt.clf()

axes = fig.add_subplot(111)

axes.set_aspect(1)

res = axes.imshow(pd_cm, cmap=plt.cm.jet, interpolation='nearest')

array_list = pd_cm.values.tolist()

for x in range(len(row_keys)):

for y in range(len(col_keys)):

axes.annotate(

str(array_list[x][y]), xy=(y, x),

horizontalalignment='center',

verticalalignment='center',

fontsize=21)

fig.colorbar(res, fraction=0.046, pad=0.04)

plt.xticks(range(len(col_keys)), col_keys, fontsize=14, rotation=0)

plt.yticks(range(len(row_keys)), row_keys, fontsize=14, rotation=0)

plt.savefig("confusion_matrix.png", tight_layout=False)

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