Python绘制混淆矩阵：入门到精通

在机器学和数据学问领域，混淆矩阵是一个评估分类器性能的关键工具。Python作为一种有力巨大的编程语言，给了许多种绘制混淆矩阵的方法。本文将带你从入门到精通，掌握Python绘制混淆矩阵的技巧。

一、Scikit-learn库绘制混淆矩阵

Scikit-learn库是Python中常用的机器学库之一。用Scikit-learn绘制混淆矩阵非常轻巧松，只需几个步骤即可完成。

下面是用Scikit-learn绘制混淆矩阵的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X, y = make_classification
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
clf = DecisionTreeClassifier.fit
plot_confusion_matrix
plt.show

这段代码先说说构造一个分类数据集并分为训练集和测试集。然后在训练集上拟合出一个决策树分类器clf。再说说调用plot_confusion_matrix方法绘制混淆矩阵图。

二、 PyCM库绘制混淆矩阵

PyCM是一个专门用于绘制、计算混淆矩阵的Python库。它给了许许多混淆矩阵相关的函数和属性，能支持更加细致、麻烦的混淆矩阵操作。

下面是用PyCM绘制混淆矩阵的Python代码：

from pycm import ConfusionMatrix
y_true = 
y_pred = 
cm = ConfusionMatrix
cm.plot

上述代码先引入了PyCM中的ConfusionMatrix函数， 然后以真实实标签y_true和预测标签y_pred为参数，计算混淆矩阵。再说说通过调用混淆矩阵对象的plot方法绘制出混淆矩阵图。

三、Matplotlib库绘制混淆矩阵

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库。用Matplotlib绘制混淆矩阵需要结合其他库，如seaborn等。

下面是用Matplotlib和seaborn绘制混淆矩阵的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = 
y_pred = 
labels = 
cm = confusion_matrix
sns.heatmap
plt.ylabel
plt.xlabel
plt.show

这段代码先说说定义了真实实标签、预测标签和标签名。然后 混淆矩阵，接着用seaborn中的heatmap方法将混淆矩阵绘制出来。

本文介绍了Python绘制混淆矩阵的许多种方法， 包括Scikit-learn、PyCM和Matplotlib等库。分类器的性能。

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