利用python绘制混淆矩阵

本文介绍了如何使用Python绘制混淆矩阵,通过代码展示实现过程,并解释了混淆矩阵中各元素的含义,例如第一行第二列的3表示实际类别0被误预测为类别1的样本数。文章还提及了调整颜色的可能性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

利用python绘制混淆矩阵,直接附代码。

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

y_pred = [] # ['2','2','3','1','4'] # 类似的格式
y_true = [] # ['0','1','2','3','4'] # 类似的格式
# 对上面进行赋值

C = confusion_matrix(y_true
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