绘制混淆矩阵和训练情况的代码

Captain_Koucha

已于 2024-04-28 13:02:45 修改

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文章标签：深度学习神经网络数据可视化

于 2024-04-28 13:01:23 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/F2ancisZ/article/details/138274497

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文章介绍了如何在Python中使用matplotlib和seaborn库绘制混淆矩阵，并展示如何读取和处理CSV数据来显示训练和验证损失的动态变化，包括平滑曲线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

根据结果绘制混淆矩阵confusion matrix和training/valid loss的python代码

混淆矩阵部分：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib

# 字体设置（中文）
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 设置字体为黑体
matplotlib.rcParams['font.size'] = 14
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号

# 混淆矩阵csv的路径
data_path = "./confusion_matrix.csv"

confusion_matrix_data = pd.read_csv(data_path)
confusion_matrix_data.head()

confusion_matrix = confusion_matrix_data.set_index(confusion_matrix_data.columns[0])
labels = confusion_matrix.columns

plt.figure(figsize=(10, 8