使用R语言绘制混淆矩阵热力图

最新推荐文章于 2025-11-14 10:43:51 发布

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本文介绍了如何使用R语言绘制混淆矩阵热力图来评估分类模型性能。通过混淆矩阵，可以直观查看模型在各类别上的准确性和错误率，帮助优化模型。文章详细讲解了所需包的安装、混淆矩阵的生成以及热力图的绘制过程。

使用R语言绘制混淆矩阵热力图

混淆矩阵是机器学习中常用的评估分类模型性能的工具。它展示了模型对各个类别样本的分类情况，有助于我们了解模型的准确性、召回率和精确度等指标。为了更直观地展示混淆矩阵的结果，我们可以使用R语言中的autoplot函数绘制一个热力图。

首先，我们需要安装并加载ggplot2和caret两个包，它们提供了绘图和机器学习相关的函数和工具。

# 安装包
install.packages("ggplot2")
install.packages("caret")

# 加载包
library(ggplot2)
library(caret)

接下来，假设我们有一个已经构建好的混淆矩阵confusion_matrix，它是一个二维矩阵，行和列分别表示真实类别和预测类别。我们可以使用autoplot函数将其可视化为热力图。

# 创建混淆矩阵
confusion_matrix <- matrix(c(50, 3, 7, 40), nrow = 2)
dimnames(confusion_matrix) <- list(Actual = c("Positive", "Negative"),
                                   Predicted = c("Positive", "Negative"))

# 绘制热力图
heatmap_plot <- aut

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使用R语言绘制混淆矩阵的热力图

HackCyberX的博客

08-17

782

运行上述代码后，我们将得到一个热力图，以直观的方式展示了混淆矩阵的结果。矩阵中的每个单元格代表了预测为某个类别（列）但实际上属于另一个类别（行）的样本数量。函数生成了热力图，并通过调整参数来增加了颜色条和标签，以提高图表的可读性。函数将混淆矩阵以热力图的形式进行可视化。这样的可视化方式能够直观地展示分类模型的性能，帮助我们更好地理解模型的预测情况。接下来，我们假设我们有一个二分类的模型，我们已经得到了混淆矩阵的数据。希望本文能帮助你使用R语言绘制混淆矩阵的热力图，并提升对分类模型性能评估的可视化理解能力。

使用R语言绘制混淆矩阵热图

DevPhantom的博客

08-25

637

混淆矩阵是机器学习和分类问题中常用的评估指标，它可以展示模型在不同类别上的分类结果，帮助我们了解模型的性能。在本文中，我们将使用R语言的autoplot函数来可视化混淆矩阵的结果，以热图的形式呈现。假设我们的模型有三个类别（A、B和C），并且我们有一组预测结果和相应的真实标签。函数来绘制混淆矩阵的热图，以直观地展示分类模型的性能。这种可视化方式可以帮助我们更好地理解模型在不同类别上的分类表现，并提供有价值的信息来改进我们的模型。包中的一个便捷函数，它可以根据不同类型的对象自动选择合适的绘图方式。

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贴吧图片混淆解密工具PicEncrypt使用体验

最新发布

MoonbeamFalcon67的博客

11-14

3901

平台的一键部署功能特别方便，生成的demo可以直接在浏览器中体验加解密效果，对想快速尝试的新手很友好。在贴吧等社交平台，我们经常看到一些像素混乱却隐约能辨认内容的图片，这通常是通过PicEncrypt等工具加密的。实际使用流程非常直观：首先选择本地图片导入工具，然后设置一个自定义密钥进行加密操作，生成的混淆图片就可以安全分享了。对于高度敏感的内容，建议使用更专业的加密方式。这类工具的一个有趣应用是制作解密游戏，可以在社交平台分享加密图片，让朋友猜内容或通过线索寻找密钥，增加互动趣味性。

怎么让yolov5中的混淆矩阵更好看一点呢？

weixin_51376761的博客

07-11

2728

yolov5中的混淆矩阵图的优化

使用R语言编写自定义函数可视化混淆矩阵

PixelEnigma的博客

08-19

513

以上代码定义了一个名为"plot_confusion_matrix"的函数，它接受两个参数：混淆矩阵对象"confusion_matrix"和类标签"labels"。以上代码定义了一个名为"plot_confusion_matrix"的函数，它接受两个参数：混淆矩阵对象"confusion_matrix"和类标签"labels"。通过自定义函数"plot_confusion_matrix"，我们可以方便地将混淆地将混淆矩阵可视化，从而更直观地理解分类模型的性能。使用R语言编写自定义函数可视化混淆矩阵。

使用R语言绘制混淆矩阵热图的可视化结果

CodeRoarX的博客

08-28

689

执行上述代码后，将会生成一个混淆矩阵的热图，你可以通过观察不同颜色的单元格来了解模型预测的准确性和误差情况。颜色越深表示预测正确的数量越多，颜色越浅表示预测错误的数量越多。混淆矩阵是评估分类模型性能的常用工具，它展示了模型对不同类别的预测结果和实际标签之间的一致性和偏差。为了更直观地理解混淆矩阵的结果，我们可以使用R语言中的。包中的一个函数，它可以自动适应绘制各种类型的图形。在本例中，我们将使用它来绘制混淆矩阵的热图。参数指定了热图的颜色，这里我们选择了蓝色调（“Blues”）。上述代码中，我们使用。

R语言多分类混淆矩阵的可视化

CyberJolt的博客

08-17

352

在多分类问题中，混淆矩阵可以帮助我们更好地理解模型对不同类别的分类效果。混淆矩阵可视化是评估分类模型性能的重要工具，能够帮助我们更好地理解模型对不同类别的分类效果。图表中的每个格子代表模型对该类别的分类结果，颜色的深浅表示分类的准确性，文本标签表示每个格子中的预测结果数量。假设我们有N个类别，预测结果为一个长度为N的向量，实际标签也为一个长度为N的向量。通过混淆矩阵的可视化，我们可以直观地了解模型在各个类别上的分类结果，进而对模型的性能进行评估和改进。函数用于在图形上添加文本标签，表示预测结果的数量。

科研绘图系列：R语言绘制二分类机器学习混淆矩阵图（confusionMatrix plot）

专注生信领域

12-23

434

科研绘图系列：R语言绘制二分类机器学习混淆矩阵图（confusionMatrix plot）

R语言使用yardstick包的conf_mat函数计算二分类（binary）模型的混淆矩阵（confusion matrix）、并使用autoplot函数可视化混淆矩阵的结果（heatmap形式绘制

data+scenario+science+insight

05-27

408

R语言使用yardstick包的conf_mat函数计算二分类（binary）模型的混淆矩阵（confusion matrix）、并使用autoplot函数可视化混淆矩阵的结果（设置图像类型为heatmap）

混淆矩阵－－笛卡尔坐标系上的热力图

懒虫的博客

08-03

2772

app.title = '笛卡尔坐标系上的热力图'; var hours = ['12a', '1a', '2a', '3a', '4a', '5a', '6a', '7a', '8a', '9a','10a','11a', '12p', '1p', '2p', '3p', '4p', '5p', '6p', '7p', '8p', '9p', '10p', '11p']; var days = ['Saturday', 'Friday', 'Thursd.

43.R语言13种相关性数据矩阵（热图）可视化方法汇总

04-21

学习笔记(01):R语言数据挖掘-模型评估篇-混淆矩阵指标详解

yananallonsy的博客

03-28

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本课程详细介绍了模型评估常用技术手段：混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线、LIFT曲线，并通过自定义函数实现各种曲线绘制方法。还介绍了等频分箱在企业中应用的价值。...

使用R语言绘制分类混淆矩阵

TechGlide的博客

08-26

744

它能够展示模型在不同类别上的分类结果，并帮助我们了解分类模型的准确性、召回率、精确率等指标。在R语言中，我们可以使用混淆矩阵函数来计算和绘制分类混淆矩阵。综上所述，使用R语言绘制分类混淆矩阵的过程包括安装和加载相关包、准备实际观测值和预测结果、计算混淆矩阵并获取性能指标，以及可视化混淆矩阵。在R中，有许多包可以用于计算和可视化分类混淆矩阵，其中最常用的是。通过上述代码，我们可以获得一个直观的分类混淆矩阵图表，其中每个单元格显示了对应的分类结果。这是为了确保混淆矩阵中的类别标签按照我们的期望顺序进行显示。

R语言绘制表达矩阵的热图与火山图

Frankooool的博客

09-08

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火山图仅需要pval 和log2FoldChange v_circ$color <- ifelse(v_circ$pval <0.05 & abs(v_circ$log2FoldChange)>= 1,ifelse(v_circ$log2FoldChange > 1,'red','blue'),'gray') color <- c(red = "red",gray = "gray",blue = "blue") circ_vo <- ggplot(v_circ

r语言决策树模型建立可视化 混淆矩阵 roc曲线

weixin_45178611的博客

12-01

5777

library(rpart) library(rattle) library(rpart.plot) library(RColorBrewer) set.seed(1234) #随机抽样设置种子 train<-sample(nrow(d1),0.8*nrow(d1)) #抽样函数，第一个参数为向量，nrow()返回行数后面的是抽样参数前 tdata<-d1[train,] #根据抽样参数列选择样本，都好逗号是选择行 vdata<-d1[-train,] #删除抽样行 #tdata为训练

使用R语言生成分类混淆矩阵

CyberLynxO的博客

08-27

761

分类混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以显示模型对样本的分类结果与实际标签之间的差异。在R语言中，我们可以使用一些库和函数来计算和可视化分类混淆矩阵。在本文中，我们将介绍如何使用R语言生成分类混淆矩阵，并提供相应的源代码。通过以上的步骤，我们成功地使用R语言生成了分类混淆矩阵，并获得了模型的性能评估指标。运行以上代码后，你将看到生成的分类混淆矩阵的输出，包括准确率、灵敏度、特异度和F1分数等指标。在R中，有许多可用于计算和可视化分类混淆矩阵的包，其中最常用的是。函数生成分类混淆矩阵。

R语言绘制矩阵热图的包总结

HuFeiHu

03-17

6109

d3heatmap https://cran.r-project.org/web/packages/d3heatmap/index.htmlwheatmap https://github.com/zwdzwd/wheatmapheatmaply https://github.com/talgalili/heatmaplyheatmap3 https://cran.r-project.org...

混淆矩阵、AUC与ROC曲线及代码实现

小木的博客

01-21

8130

一. 混淆矩阵 Confusion Matrix Predict True False Real True True Positive False Positive False False Negative True Negative 准确率 (Accuracy) acc=TP+TNT...

r语言画混淆矩阵热力图并标出百分比数值

12-02

在R语言中，你可以使用`confusionMatrix()`函数创建混淆矩阵，然后通过`heatmap()`或`ggplot2`库将其转换成热力图，并添加百分比数值。这里是一个简单的步骤： 1. 首先，安装必要的包，如果还没有安装的话： ```r install.packages("caret") # 如果没有安装caret，用于生成混淆矩阵 install.packages("ggplot2") # 如果需要更美观的图形展示 ``` 2. 然后加载所需的包： ```r library(caret) library(ggplot2) ``` 3. 使用`confusionMatrix()`函数计算混淆矩阵，假设你的模型预测结果和实际标签存储在变量`pred`和`obs`中： ```r cm <- confusionMatrix(pred, obs) ``` 4. 将混淆矩阵转换为数据框，方便绘制： ```r df_cm <- as.data.frame(cm$table) ``` 5. 用`ggplot2`画热力图，并添加百分比： ```r df_cm_pivot <- pivot_wider(df_cm, names_from = "Reference", values_from = "Value") df_cm_pivot$Percent <- format(df_cm_pivot$Value / sum(df_cm_pivot$Value) * 100, digits = 1) %>% paste0("%") ggplot(df_cm_pivot, aes(x=Predicted, y=Reference)) + geom_tile(aes(fill = Percent), color = "white") + scale_fill_gradient(low = "#D73027", high = "#FC8D59", name="Percentage") + theme_minimal() + labs(title = "Confusion Matrix Heatmap with Percentage") ``` 这将为你提供一个带有百分比标注的混淆矩阵热力图。