seaborn混淆矩阵画热力图heatmap

原创 已于 2022-02-18 17:09:12 修改 · 3.3k 阅读 · 12 ·
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#python #可视化

于 2022-02-17 10:08:34 首次发布
该博客介绍了如何使用sklearn库的混淆矩阵方法来评估模型预测效果，并通过seaborn库绘制混淆矩阵的热力图。文章详细展示了代码实现过程，包括设置正确和预测标签的旋转，以及使用'YlGnBu'颜色映射。 
conf_mat = confusion_matrix(test_data_y, pre_label)
df_cm = pd.DataFrame(conf_mat, index=class_label, columns=class_label)
heatmap = sns.heatmap(df_cm, annot=True, fmt='d', cmap='YlGnBu')
heatmap.yaxis.set_ticklabels(heatmap.yaxis.get_ticklabels(), rotation=0, ha='right')
heatmap.xaxis.set_ticklabels(heatmap.xaxis.get_ticklabels(), rotation=45, ha='right')
plt.ylabel("true label")
plt.xlabel("predict label")
plt.show()

annot: True指标注数据在小格子上

混淆矩阵的画法-热图采用imshow
weixin_45271076的博客
08-04 3730
前面系列文章讲过数据挖掘的各种知识，最近在研究人类时空动力学分析和幂率定律，发现在人类兴趣转移模型中，可以通过热图（斑图）来进行描述的兴趣转移，如下图所示。下一篇文章将简单普及人类动力学相关知识研究。 这篇文章结合Matplotlib的imshow()函数，讲述热图（斑图）绘制及相关参数基础知识。希望文章对你有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵。 matplotlib 是python最...
利用热力图绘制混淆矩阵
transformed的博客
10-30 8518
利用热力图绘制混淆矩阵，并且通过cmap这一参数将热力图设置为值越大颜色越深，可以帮助我们清晰地看到各个类别的预测效果，一眼即可看出哪个类别预测的好坏。 cmap中有些颜色是值越大越深的，可以自行选择，哪些颜色是越大越深参考这篇文章 from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sn label=[1,0,1,0...
python 混淆矩阵热力图
weixin_36876695的博客
07-14 483
介绍混淆矩阵（Confusion Matrix）是评价分类模型性能的重要工具之一。它显示了模型预测结果与真实结果的比较情况，通过4种类型的结果（True Positive, False Positive, True Negative, False Negative）来总结分类性能。混淆矩阵热力图是混淆矩阵的一种可视化方式，...
绘制混淆矩阵热力图
UE引擎开发工程师
07-22 1505
绘制混淆矩阵热力图
python混淆矩阵可视化【热力图】
热门推荐
weixin_43550531的博客
06-10 2万+
python混淆矩阵可视化【热力图】依赖包对比方法1方法2方法3讨论色彩映射 依赖包 seaborn 和 matplotlib 已经提供了很多种绘制方法了，后文各种方法都是围绕着这个进行的 import itertools import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt   对比 下面将给出三种实现方法，效果图分别为： 方法1： 方法2： 方法3： 【
seaborn.heatmap画热力图
酒酿小圆子呀～
06-15 2593
参考官网教程，首先看看seaborn.heatmap的函数定义形式 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='a
python画矩阵热图_使用Python的seaborn画热力图heatmap以及将两个矩阵合并画热图的方法...
weixin_39668470的博客
12-09 1347
需要画一个这样的热图：heatmap:下面介绍具体过程：1.原始数据为两个矩阵：rmsd_array,tm_rmsd_arrayarray([[ 0. , 15.289, 10.037, ..., 10.173, 18.827, 7.309],[15.289, 0. , 19.317, ..., 19.324, 24.559, 12.865],[10.037, 19.317, 0. ...
热力图Heatmap绘制Python代码 相关性矩阵学术可视化
最新发布
09-23
# 热力图Heatmap绘制Python代码 - 相关性矩阵学术可视化 ## 项目简介 本项目提供完整的热力图绘制解决方案，专门用于科研数据的相关性矩阵可视化。支持多种样式的热力图绘制，包括基础热力图、Seaborn风格热力图、...
Python画混淆矩阵热力图（简单示例）
小段的博客
10-29 5359
混淆矩阵热力图如下所示： 代码如下： import seaborn as sn #画图模块 from sklearn.metrics import confusion_matrix def plot_matrix(y_true, y_pred,title_name): cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)#混淆矩阵 #annot = True 格上显示数字 ，fmt：显示数字的格式控制 ax = sn.heatmap(cm,annot=Tr
用Python绘制混淆矩阵热力图
qq_53634036的博客
09-23 352
混淆矩阵是一种特定的表格，用于评估分类模型的性能。它比较了模型的预测结果与实际结果，并显示每个类别的正确预测和错误预测的数量。混淆矩阵的每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。：实际为正类，预测也为正类。：实际为正类，预测为负类。：实际为负类，预测为正类。：实际为负类，预测也为负类。1.2 混淆矩阵的重要性了解模型在各个类别上的表现。识别模型的偏差和误差类型。计算其他性能指标，如精确率、召回率和F1分数。通过本文的详细介绍，我们深入了解了混淆矩阵及其在评估分类模型中的重要性。
使用R语言绘制混淆矩阵的热力图
HackCyberX的博客
08-17 761
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。
学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图
fen_fen的专栏
07-11 1630
学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图
用Python绘制混淆矩阵热力图：深入理解分类模型
weixin_40785310的博客
07-23 2756
在机器学习中，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。它可以展示预测结果与实际结果的匹配情况，从而帮助我们深入理解模型的表现。而通过热力图的形式来可视化混淆矩阵，不仅可以直观地观察模型的错误分布，还能帮助我们发现潜在的问题。本文将详细介绍如何使用Python绘制混淆矩阵热力图，并探讨其在实际应用中的重要性和最佳实践。1. 混...
Python混淆矩阵热力图：深度解析与实战
weixin_36871851的博客
07-14 201
Python混淆矩阵热力图：深度解析与实战 在数据科学和机器学习中，混淆矩阵是一个重要的评估工具，用于描述分类模型性能的直观方式。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系，对于理解模型的强项和弱点至关重要。而将混淆矩阵以热力图的形式呈现，则可以更直观地展现这些信息，特别是在处理多分类问题时。本文将介绍如何在Python中使...
混淆矩阵和热力图的关系
weixin_44943389的博客
10-18 2330
总的来说，混淆矩阵提供了详细的分类性能信息，而热力图则通过直观的可视化方式帮助我们理解和分析模型的表现。它们通常是一起使用的工具，以便更全面地评估分类模型的性能。通过将混淆矩阵以热力图的形式呈现，我们可以更直观地观察模型在不同类别上的表现。深色通常表示较大的数值，浅色表示较小的数值。热力图可以使我们快速识别哪些类别容易被模型混淆。例如，在二分类任务中，我们可以看到模型是倾向于将哪一类错误地预测为另一类。热力图还可以帮助我们检查模型是否在特定类别上表现良好，或者是否存在某些类别的识别困难。
使用seaborn实现柱状图和热力图
我是小蚂蚁
06-04 2385
前言 seaborn还可以运用其强大的画图能力，构建出热力图和柱状图，非常美观。 seaborn热力图 sns.heatmap(df) 传入的是一个dataframe，这个参数必须要有。 其他参数也是相当的多，详情请参考：官方文档传送门 sns.barplot() 柱状图 sns.barplot(x , y ) x是横轴坐标，y是纵轴坐标， 其他参数同样也是相当的多，详情请参考：官方文档传送门 上...
python-科研绘图系列（4）-混淆矩阵图
qq_41645987的博客
10-18 1万+
1. 计算混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入计算混淆矩阵的包 C1= confusion_matrix(True_label, T_predict1) #True_label 真实标签 shape=(n,1);T_predict1 预测标签 shape=(n,1) 2. 用seaborn的热力图画混淆矩阵图 import seaborn as sns #导入包 xtick=['1','2','3','4','5','6','7'
200722-Seaborn绘制热力混淆矩阵自定义刻度
专注机器学习之路
07-23 3967
from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set() y_test = np.random.randint(1,8,100) y_pred = np.random.randint(1,8,100) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) conf_ma
如何使用 Seaborn 保存热力图（heatmap）？
09-27
使用 Seaborn 保存热力图（Heatmap）通常类似于保存其他类型的图表，首先你需要创建热力图，然后调用 `plt.savefig()` 函数。这里是一个简单的步骤： ```python import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设你有一个二维数组数据 data = np.random.rand(10, 10) # 创建一个热力图 heatmap = sns.heatmap(data, annot=True) # 设置数值显示和注释 # 定义保存路径和图像质量 filename = 'heatmap.png' dpi = 300 # 保存热力图 heatmap.figure.savefig(filename, dpi=dpi, bbox_inches='tight') ``` 在这个例子中，`heatmap.figure.savefig()` 将当前图形对象（来自 `heatmap`）保存到指定的文件名，并设置好分辨率 (`dpi`) 和边框对齐 (`bbox_inches='tight'`)。
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