首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何才能很好地可视化混淆矩阵?

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具,通过可视化混淆矩阵可以直观地了解模型在不同类别上的分类情况。下面是如何很好地可视化混淆矩阵的方法:

  1. 导入必要的库和数据:首先,需要导入Python中的一些常用库,如numpy、matplotlib和sklearn。同时,准备好分类模型的预测结果和真实标签。
  2. 计算混淆矩阵:使用sklearn库中的confusion_matrix函数,传入真实标签和预测结果,即可计算得到混淆矩阵。
  3. 可视化混淆矩阵:使用matplotlib库中的imshow函数,将混淆矩阵作为参数传入,可以将混淆矩阵以热力图的形式进行可视化展示。同时,可以添加颜色条、坐标轴标签等,以增加可读性。
  4. 添加类别标签:在热力图上添加类别标签,可以使得混淆矩阵更加清晰易懂。可以使用matplotlib库中的xticks和yticks函数,将类别标签作为参数传入,分别添加到x轴和y轴上。
  5. 显示图像:使用matplotlib库中的show函数,可以将可视化的混淆矩阵展示出来。

以下是一个示例代码,展示了如何使用Python和matplotlib库可视化混淆矩阵:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 准备数据
y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 0, 2, 0, 2, 1, 0, 1, 2])

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 可视化混淆矩阵
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 添加坐标轴标签
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')

# 添加类别标签
tick_marks = np.arange(len(np.unique(y_true)))
plt.xticks(tick_marks, np.unique(y_true))
plt.yticks(tick_marks, np.unique(y_true))

# 显示图像
plt.show()

这样,就可以得到一个清晰易懂的混淆矩阵可视化图像。对于更复杂的混淆矩阵,可以根据需要进行进一步的美化和调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

混淆矩阵及其可视化

混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表,是模式识别领域中的一种常用的表达形式。...它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系,是用来评价分类器性能的一种常用方法。 我们可以通过一个简单的例子来直观理解混淆矩阵。...混淆矩阵的每一行数据之和代表该类别的真实的数目,每一列之和代表该类别的预测的数目,矩阵的对角线上的数值代表被正确预测的样本数目。 那么这个混淆矩阵如何绘制的呢?...这里给出两种简单的方法,一是使用seaborn的热力图来绘制,可以直接将混淆矩阵可视化; C=confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird"...verticalalignment='center') plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label') plt.show() 效果如下: 利用混淆矩阵可视化结果

2.1K20

3d版混淆矩阵可视化

混淆矩阵大家应该都不陌生,但是3d版的混淆矩阵你见过吗?...今天的3d版混淆矩阵来自一位粉丝求助,图形如下: doi:10.1007/s12072-021-10188-5 千万不要被这个图难住了,它其实非常简单,你把它的z轴去掉,看看是不是就是普通的混淆矩阵?...pred outcome n 1 猜他不是肿瘤 非肿瘤 15 2 猜他不是肿瘤 肿瘤 1 3 猜他是肿瘤 非肿瘤 5 4 猜他是肿瘤 肿瘤 9 2d混淆矩阵可视化...如果要可视化混淆矩阵,简单的2维非常简单,比如用ggplot2即可: library(tidyverse) ggplot(df1, aes(pred, outcome))+ geom_tile(...3d版混淆矩阵可视化 也是很简单,使用barplot3d这个包即可。 library(barplot3d) 注意这个包画图的顺序:从左到右,从前到后!

59220
  • 出海受阻,华为、OPPO、vivo如何才能更好亮剑?

    所以,国内智能手机厂商如何在借鉴国内成功经验的基础上,又能够把握好当地市场的真实情况,推出符合当地人们消费习惯的销售模式成为破解当下发展困境的关键。...以华为、OPPO、vivo为代表的国内智能手机生产厂商在国内市场日趋饱和的情况下,选择走向海外市场是企业发展的必然,而如何在走出的过程中保持业已形成的节奏,减少试错成本成为决定他们到底能够走多远的主要因素...尽管在前期推广和运作的时候会遭遇到很多的困难,但是只有进行彻底的本土化才能将当地用户的消费习惯、使用习惯摸清楚,只有这样生产出来的产品才能被用户买账。...在国内市场取得相对优势的情况下进行海外市场的布局成为提升当前这些企业发展质量的主要手段,而在拓展国外市场的过程当中,必然会出现水土不服的情况,只有将国外消费者的消费习惯、使用习惯了解清楚,我们才能知道如何推进才能更好提升自我...,借鉴先进竞争对手的成功经验,彻底进行本土化的操作无疑是这些国产手机破解当下发展难题的主要方式和方法。

    66360

    R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

    此外,我们还对模型的预测能力进行了评价,绘制了混淆矩阵和ROC曲线,得到了较高的AUC值,表明模型具有较好的预测效果和识别能力。...进一步剩余方差的估计值,deviance统计量的估计值为96.716 ,说明,回归方程效果较好。...可视化混淆矩阵可视化ROC曲线performanedict, real ),  "auc" )@y.values[[1]]从AUC的值来看,达到了0.8,因此可以认为模型具有较好的预测效果,同时可以看到...重新建立的模型同样进行了混淆矩阵和ROC曲线的评价,结果显示新模型依然具有较好的预测效果和识别能力。残差分析可以对回归模型的假设条件即随机误差项是否独立同分布进行检验,同时还可以找出离群点。...异常点检测找到异常点后进行剔除,然后进行建模outlier=c(34,45,94 )混淆矩阵可视化roc曲线performancedict, real ),  "auc" )@y.values[[1]]

    22400

    Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

    plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()分类报告与混淆矩阵为了进一步评估模型在测试集上的性能...通过模型对测试集的预测结果和真实标签进行比较,我们得到了分类报告和混淆矩阵。分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数,而混淆矩阵则直观展示了模型在各类别上的预测情况。...混淆矩阵则显示,模型在预测为0(无心脏病)的类别中有19个正确预测,但有10个误判;在预测为1(有心脏病)的类别中有19个正确预测,但有13个误判。...通过绘制损失曲线、生成分类报告和混淆矩阵等方法,我们全面评估了模型的性能,并发现模型在测试集上取得了良好的预测效果。...未来研究可以进一步探索如何优化模型结构、增加数据集规模以及引入更多的特征工程方法,以提高模型的预测性能和泛化能力。

    16410

    Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

    plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() 分类报告与混淆矩阵...通过模型对测试集的预测结果和真实标签进行比较,我们得到了分类报告和混淆矩阵。分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数,而混淆矩阵则直观展示了模型在各类别上的预测情况。...混淆矩阵则显示,模型在预测为0(无心脏病)的类别中有19个正确预测,但有10个误判;在预测为1(有心脏病)的类别中有19个正确预测,但有13个误判。...通过绘制损失曲线、生成分类报告和混淆矩阵等方法,我们全面评估了模型的性能,并发现模型在测试集上取得了良好的预测效果。...未来研究可以进一步探索如何优化模型结构、增加数据集规模以及引入更多的特征工程方法,以提高模型的预测性能和泛化能力。

    15110

    如何才能像勇士队一样科学扔三分球?

    它是否真的能神奇改变比赛走向?数据侠Werner Chao尝试通过海量的运动数据来探究这道三分球命题。...库里被捧上了天,评论员们都在强调球队应当围绕三分球战术来建队,而整个NBA也都开始疯狂投三分,三分球数量不断刷新着历史纪录。 ?...有了进攻评分,我们就可以测一下三分球与其他类型投篮相比,对进攻的影响力究竟如何。因此,我们以不同类型投篮的使用率数值为x轴,进攻评分为y轴,制作了对比图表。具体情况如下。 ?...而且,所有NBA球队已经在前所未有投着更多的三分球。季后赛球队比其他队伍投了更多远距离投篮,而联盟此前对三分球的重要性则低估了。

    39100

    如何可视化查看 Linux 系统磁盘使用情况?

    ---- 本文介绍一个可视化查看 Linux 系统磁盘使用情况的工具——Duc。 Duc 是一个工具集,可以在类 Unix 操作系统上建立索引、检查和可视化系统的磁盘。...测试表明,Duc 可以毫无问题工作在 500,000,000 个文件,总大小有几个 PB 的磁盘上。 Duc 是一个非常快速及便捷的工具,它将你的磁盘使用情况经优化后保存在数据库里。...所以,在索引建立之后,你可以很快速找到你的文件。 此外,它有很多种用户界面,并支持多种数据库格式。...可视化磁盘使用情况 在以上部分,我们已经知道了如何用 duc 命令来列出文件及目录。但是,这样并不直观。我们还可以使用图表来显示文件的尺寸。

    2.2K20

    教程 | 如何优雅而高效使用Matplotlib实现数据可视化

    因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...现在我学习了一些工具,了解了如何基于 Matplotlib 使用这些工具,Matplotlib 逐渐变成了可视化工具的核心。本文将展示如何使用 Matplotlib。...我坚定认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分,希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...两个界面会引起混淆的原因可以通过 Stack Overflow 和谷歌搜索查找一些信息。此外,新用户将发现混淆问题有多个解决方案,但是这些问题看起来类似却不完全相同。...最后,希望该方法可以帮助大家理解如何更有效使用 Matplotlib 进行日常数据分析。 ? ?

    2.6K50

    教程 | 如何优雅而高效使用Matplotlib实现数据可视化

    因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...现在我学习了一些工具,了解了如何基于 Matplotlib 使用这些工具,Matplotlib 逐渐变成了可视化工具的核心。本文将展示如何使用 Matplotlib。...我坚定认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分,希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...两个界面会引起混淆的原因可以通过 Stack Overflow 和谷歌搜索查找一些信息。此外,新用户将发现混淆问题有多个解决方案,但是这些问题看起来类似却不完全相同。...推荐使用 pandas 绘图的原因在于它是一种快速便捷建立可视化原型的方式。 自定义图表 如果你对该图表的重要部分都很满意,那么下一步就是对它执行自定义。

    2.5K20

    新零售风口来临,如何才能更好赋能互联网家装?

    用户装修痛点仍在、家装行业效率低下仍然是困扰行业发展的难题,如何借助一种全新的手段,从根本上改变家装行业本身成为很多互联网家装的从业者都在思考的课题。...风口之下,如何才能更好赋能互联网家装? 在互联网红利逐渐减弱的当下,新零售无疑正在成为一个大家都在关注的重要风口。...那么,在这个趋势下,如何才能保证赋能的有效性?如何才能更好赋能互联网家装呢? 赋能并非概念,而是实实在在的改变。...正是基于这种思路,我们才看到很多的新零售赋能在疯狂打概念,做营销,而不是真正去借助新零售技术去改变家装行业本身。...只有这样,我们才能保证新零售赋能互联网家装不会是一个虚假的概念,而是真正能够从本质上改变家装行业,优化用户体验。

    22820

    立足金融,扎根生活,新技术如何才能更加彻底改造互联网金融?

    随着互联网科技对于金融行业改变的逐渐结束,以智能科技、大数据为代表的新技术还是更多与金融行业产生联系,并开始让人们的支付方式更加方便,让人们的理财更加智能,让人们的投资更加智能和富有前瞻性。...国外以亚马逊为代表,国内以阿里为代表,由于他们天然与支付有着非常紧密的联系,因此他们有理由,有条件在互联网金融发展的新阶段做出尝试,并探索出新的发展模式,从而解决电商购物最后一环的支付痛点。...这些数据不仅突破了行业的限制,而且能够更加多维展示调查项目的情况,保证能够从不同的角度来对项目进行全方位的调查。...,才能有成长的土壤。...,而不是有害的;只有坚持了这个原则才能让我们搜集到的有关用户隐私的大数据不被泄露,才能保证人们在使用新的互联网金融时更加方便,才能保证金融行业的发展始终都在一个相对较为科学的轨道上。

    57440

    R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

    如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供重要见解,从而能够相应并有效进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。...混淆矩阵 ggplot(data = t.df, aes(x = Var2, y = pred, label=Freq)) + ......pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret::confusionMatrix(t, positive="Heart Disease") res 混淆矩阵...混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。...R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

    68330

    多类别问题的绩效衡量:F1-score 和广义AUC

    p=11160 对于分类问题,通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。 对于二进制分类问题,所有这些性能指标都很容易获得。...在这里,我们需要为每个类 (g_i in G = {1, ldots,K } )计算一个混淆矩阵,以使第 (i )个混淆矩阵考虑类 (g\_i )作为肯定类,而所有其他类 (g\_j )作为...现在,我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。 微型平均F1的总体性能 然后,该函数 简单汇总计数并计算如上定义的F1分数。...) aucs\[i\] <- auc ## \[1\] "Mean AUC under the precision-recall curve is: 0.97" 该图表明 setosa 可以很好预测...平均AUC 0.97 表示该模型很好分隔了三个类别 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时,可使用包装中的roc 确定AUC。

    1.1K30

    直播案例 | 使用KNN对新闻主题进行自动分类

    那么,训练集和测试集中,不同主题的新闻分布如何?我们可以借助 DataFrame 某列的 value_counts 方法完成统计。然后使用 plot 函数进行可视化显示。...Y_test = knn.predict(X_test) 6 新闻主题分类效果进行评估 下面使用混淆矩阵来分析模型在测试样本上的表现。...混淆矩阵从样本的真实标签和模型预测标签两个维度对测试集样本进行分组统计,然后以矩阵的形式展示。借助混淆矩阵可以很好分析模型在每一类样本上的分类效果。...为了更直观分析,我们借助 Python 中可视化包 seaborn 提供的 heatmap 函数,将混淆矩阵可视化。...ax.set_ylabel('真实') ax.set_xlabel('预测') ax.xaxis.set_label_position('top')  ax.xaxis.tick_top() ax.set_title('混淆矩阵热力图

    2K90

    R语言中的多类别问题的绩效衡量:F1-score 和广义AUC

    p=11160 对于分类问题,通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。  对于二进制分类问题,所有这些性能指标都很容易获得。  ...在这里,我们需要为每个类\(g_i \ in G = \ {1,\ ldots,K \} \)计算一个混淆矩阵,以使第\(i \)个混淆矩阵考虑类\(g_i \)作为肯定类,而所有其他类\(g_j \)...现在,我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。 微型平均F1的总体性能  get.micro.f1 然后,该函数  简单汇总计数并计算如上定义的F1分数。...round(mean(aucs), 2))) ## [1] "Mean AUC under the precision-recall curve is: 0.97" 该图表明  setosa  可以很好预测...平均AUC  0.97 表示该模型很好分隔了三个类别。

    2.9K00

    从0上手Kaggle图像分类挑战:冠军解决方案详解

    这表明数据不均衡,数据需要均衡才能获得最佳结果。我们将在第3个步骤讲这一点。 ? 每个类的图像分布 为了更好地理解数据,对图像进行可视化非常重要。...现实生活中的数据集从来都不是均衡的,模型在少数类上的性能也不是很好。因此,将少数类的样本错误归类到正常类样本的成本通常要比正常类错误的成本高得多。 我们可以用两种方法来均衡数据: 1....步骤5 最后一步是将结果可视化,以检查哪些类具有最佳性能,哪些表现最差,并且可以采取必要的步骤来改进结果。 理解结果的一个很好的方法是构造一个混淆矩阵(confusion matrix)。...在机器学习领域,特别是统计分类问题中,混淆矩阵(也称为误差矩阵)是一种特定的表格布局,能够可视化算法的性能,通常是监督学习(在无监督学习中通常称为匹配矩阵)。...真实类vs在混淆矩阵中预测类 我们可以从混乱矩阵中看出模型预测标签与真实标签不同的所有类,我们可以采取措施来改进它。我们可以做更多的数据增强来尝试让模型学习这个类。

    1.8K00

    机器学习模型可视化!!

    在本节中,我们将介绍机器学习可视化效果,这些可视化效果有助于我们更好了解模型的性能。 混淆矩阵 混淆矩阵是评估分类模型性能的基本工具。...混淆矩阵将模型的预测与基本事实进行比较,清楚显示模型错误分类了哪种样本,或者它难以区分类别。...:6×6 混淆矩阵 |来源:作者 让我们看一下输出。...如前所述,对角线中的元素表示真实的类,对角线外的元素表示模型混淆类的情况,因此得名“混淆矩阵”。 以下是该图的三个关键要点: 对角线:理想情况下,矩阵的主对角线应填充最高数字。...然后,生成第二个混淆矩阵,显示正确分类的可能性(而不是样本的绝对数量)可能会有所帮助。 颜色渐变和百分比注释等视觉增强功能使混淆矩阵更加直观且易于解释。

    53810
    领券