利用热力图绘制混淆矩阵

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=[1,0,1,0,1,2,3]
pred=[0,0,1,0,0,1,3]
con=confusion_matrix(label,pred)
sn.heatmap(con,annot=True,cmap='Purples')

通过本图，可见类别0中预测对的有2个，预测错的2个，除了对角线以外的其他位置颜色深，说明预测效果较差。