绘制混淆矩阵的python代码

最新推荐文章于 2025-05-14 20:06:37 发布

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文章标签： python 矩阵机器学习

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本文介绍了在机器学习中，如何利用Python的scikit-learn库计算并绘制混淆矩阵，以评估模型性能。通过示例展示了使用confusion_matrix函数、Matplotlib库进行可视化的过程，强调了混淆矩阵在理解模型分类结果中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

绘制混淆矩阵的python代码

混淆矩阵是机器学习中一种常见的评估模型性能的工具，用于可视化分类算法的表现。本篇文章将向读者介绍如何使用Python绘制混淆矩阵。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的 confusion_matrix 函数来计算并绘制混淆矩阵。下面是一个基本的例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟数据
y_true = [2

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Python 计算混淆矩阵

05-31

用Python计算图像对不同地物分类精确度，计算分类结果图与标准参考图的混淆矩阵，对分类结果进行评价

使用Python绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）有代码

湘中小霸王的博客

02-07

6166

normaliz （展示方式: True-百分比;使用Python绘制混淆矩阵，支持百分比或个数两种展示方式。model_weight_path（.pth结尾文件）

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【Python基础】第三十三课：混淆矩阵

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05-14

319

python多分类混淆矩阵代码_scikit-learn 多分类混淆矩阵

weixin_39732027的博客

12-05

1157

前面sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix 是 scikit-learn 0.21 新增的一个函数。看名字可知道是用来计算多标签的混淆矩阵的。不过也可以用它来计算多分类的混淆矩阵。MCM将多分类数据转化为2分类问题，采用one-vs-rest策略，即某一类为正样本，其余类别为负样本。每一类都作为正样本，计算混淆矩阵。按标签的顺序返回所有。MCM 返回...

python绘制混淆矩阵

晓林爱学习的博客

07-09

2698

要在Python中绘制机器学习中的混淆矩阵，我们可以使用一些流行的数据科学库，如NumPy、Matplotlib和Scikit-learn。请注意，以上的示例是一个简单的二分类问题的混淆矩阵。在多分类问题中，混淆矩阵的维度会相应增加。此外，你还可以对混淆矩阵进行其他定制化的样式和表现形式。希望以上内容能帮助你绘制机器学习中的混淆矩阵，并更好地理解模型的预测性能。这段代码将绘制混淆矩阵，并配以相应的颜色条和标签。运行以上代码，你将获得一个漂亮的混淆矩阵可视化图。这将计算真实标签和预测标签之间的混淆矩阵。

利用python进行混淆矩阵的绘制

聪慧的橘子洲的博客

05-30

2196

话不多说，用python绘制混淆矩阵，下面直接附上代码。

利用python绘制混淆矩阵

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LJC的博客

11-13

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利用python绘制混淆矩阵，直接附代码。 from sklearn.metrics import confusion_matrix import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt y_pred = [] y_true = [] # 对上面进行赋值 C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=['0','1','2','3','4']) plt.matshow(C, cmap=plt.cm.Reds) #

详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

01-01

涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。 Code # -*-coding:utf-8-*- from ...

深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）

12-21

在Python的机器学习库scikit-learn中，`confusion_matrix()` 函数可以用来生成混淆矩阵。该函数接受真实标签 `y_true`、预测标签 `y_pred` 作为输入，还可以通过 `labels` 参数指定要评估的类别，`sample_weight` ...

混淆矩阵的生成（python实现，含机器学习方法）

一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~

08-08

7952

使用混淆矩阵可以计算多个衡量分类器性能的指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall，也称为敏感度或真正例率）和 F1 值等。准确率（Accuracy）：分类器预测正确的样本占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。召回率（Recall）：正例被正确预测为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。精确率（Precision）：正例预测正确的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。

分类画混淆矩阵的代码

01-15

分类结果画混淆矩阵 采用matlab实现。

Python绘制混淆矩阵

qq_60461831的博客

10-16

1518

混淆矩阵为评估分类模型提供了一种直观的方式，使得我们可以详细分析模型的表现，尤其是在类别不平衡的情况下。通过理解混淆矩阵的内容和相关指标，我们可以更有效地优化和调整模型，提升其分类性能。这种方法仅适用于其中数据已知的情况，方便对颜色等的调节，但python生成的图片可能不符合一些论文对图片分辨率的要求，所以后续我会继续分享其它绘制混淆矩阵的方法。我首先在这里分享一下如何使用python绘制简单的混淆矩阵，后续可能会出通过python库对混淆矩阵进行计算的过程以及使用Origin绘制的过程。

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鹏啊鹏

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1万+

二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率、Acc的介绍及代码实现

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weixin_39672011的博客

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253

你好，我是林骥。《大学》是中国古代的「四书」之一，其中蕴含的思想内涵，至今仍给人以深刻的启迪。知止而后有定，定而后能静，静而后能安，安而后能虑，虑而后能得。大概意思是说：知道境界才能使自己志向坚定；志向坚定才能够镇静不躁；镇静不躁才能够心安理得；心安理得才能够思虑周详；思虑周详才能够有所收获。这个「定」就是目标和梦想要坚定，我们不能盲目地去追热点，否则容易迷失方向。如果今天大家说这个好，...

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假设>>> y_true = [0, 0, 1, 1, 2, 0, 1]>>> y_pred = [0, 1, 0, 1, 2, 2, 1]>>> C = confusion_matrix(y_true, y_pred)>>> Carray([[1, 1, 1],[1, 2, 0],[0, 0, 1]])然后，要找出每个类有多...

图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix

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03-31

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import oslabel = filename.split('.')[0] # 假设文件名为"label.image_id.jpg"格式label = label.split('_')[0] # 仅保留label信息# 加载数据集并进行预处理transforms.Resize((224, 224)), # 图像大小调整为224x224transforms.ToTensor(), # 将图像转换为Tensor格式，并将像素值缩放到[0, 1]

sklearn预测评估指标：混淆矩阵计算详解-附Python计算代码

master_hunter的博客

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4201

很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线这里我们主要进行实践利用sklearn快速实现模型数据校验，完成基础指标计算。

二分类混淆矩阵python代码