可视化分类矩阵 Python

可视化分类矩阵 Python

混淆矩阵是机器学习中常用的评估分类模型性能的工具之一。它可以显示模型预测结果与真实标签之间的差异，帮助我们了解模型在不同类别上的表现。在本文中，我们将学习如何使用Python对混淆矩阵进行可视化。

首先，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn：

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

接下来，我们需要准备一些数据来构建混淆矩阵。假设我们有一个二分类问题，其中真实标签为[0, 1, 0, 1, 1]，模型的预测结果为[1, 1, 0, 1, 0]。我们可以使用Scikit-learn的confusion_matrix函数计算混淆矩阵：