Sklearn无法正确导入plot_confusion_matrix
Sklearn是一个流行的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。它提供了许多用于分类、回归、聚类和降维等机器学习任务的工具和算法。plot_confusion_matrix是sklearn中的一个函数，用于绘制混淆矩阵。
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它以矩阵的形式展示了模型预测结果与真实标签之间的差异。混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示预测为某个类别的样本在真实标签为该类别的情况下的数量。
然而，Sklearn版本0.24之前的版本并没有提供plot_confusion_matrix函数。因此，如果你使用的是旧版本的Sklearn，你将无法正确导入plot_confusion_matrix。
解决这个问题的方法是升级Sklearn到最新版本。你可以使用以下命令来升级Sklearn：
pip install --upgrade scikit-learn升级完成后，你应该能够正确导入plot_confusion_matrix函数并使用它来绘制混淆矩阵。
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希望以上信息能够帮助到你，如果还有其他问题，请随时提问。
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我无法从sklearn.metrics模块导入plot_confusion_matrix属性。
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-ebfa5cfc2bb8> in <modul
浏览 206提问于2021-04-18得票数 1
我试图运行以下代码。
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
我收到了下面的错误。
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-ebfa5cfc2bb8> in <module>
----> 1 from skle
浏览 0提问于2020-09-19得票数 2
下面的代码引发错误plot_confusion_matrix() got an unexpected keyword argument 'title'
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifi
浏览 4提问于2022-09-23得票数 -2
1回答
我正在尝试使用sklearn 0.22中的plot_confusion_matrix 但是我的数字是1.3e+0.2格式的 from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
plt.figure(figsize=(100, 230))
plot_confusion_matrix(clf, X, y, cmap=plt.cm.Blues)
plt.xlabel('True label')
plt.ylabel('Predicted label') ? 我该如何解决这个问题呢？
浏览 28提问于2020-02-02得票数 0
回答已采纳
我目前正在尝试使用this scikit-learn example为我拥有的分类器绘制一个混淆矩阵。但是，每当我尝试从我的终端使用以下行进行导入时，都会得到一个导入错误： >>> from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: cannot import name 'plot_confusion_mat
浏览 2061提问于2019-12-04得票数 7
回答已采纳
我试着用plot_confusion_matrix，
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]
confusion_matrix(y_true, y_pred)
输出：
array([[1, 0],
[1, 2]])
现在，在使用以下内容时；使用“classes”或不使用“classes”
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
plot_confusion_matrix(y_tr
浏览 12提问于2020-03-20得票数 8
回答已采纳
4回答
决策树-边缘/树枝是不可见的光
、、、、
我正在使用经典的泰坦尼克数据集来构建决策树。然而，我不知道那些几乎看不见的边缘或树枝出了什么问题。
下面是构建决策树的代码
# Plant a new pruned tree
ideal_dt = DecisionTreeClassifier(random_state=6, ccp_alpha=optimal_alpha)
ideal_dt = ideal_dt.fit(X_train, y_train)
# Plot the confusion matrix
plot_confusion_matrix(ideal_dt,X_test,y_test
浏览 10提问于2020-06-11得票数 4
回答已采纳
1回答
小区警告信息
、、
当我运行以下代码时，会遇到以下警告消息：
disp = plot_confusion_matrix(
xgb_clf, X_test, y_test,
cmap='Blues', values_format='d',
display_labels=['Default', 'Fully-Paid']
)
disp = plot_roc_curve(xgb_clf, X_test, y_test)
警告消息如下
C:\Users\***\anaconda3\lib\site-packages\sklear
浏览 26提问于2022-09-06得票数 -1
回答已采纳
? from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
print('*** Test Accuracy ***',forest.score(X_test,y_test))
disp = plot_confusion_matrix(forest, X_test, y_test,
display_labels=[0,1],
浏览 42提问于2020-01-31得票数 4
回答已采纳
我试图使用VGG16建立分类模型，但在项目结束时，我在获取混淆矩阵时遇到了错误。下面是代码，
导入的包和模块是：
import os
import keras
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Model
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.optimizers import Adam
from keras.applications import MobileNet
from sklearn.metrics import confusion_m
浏览 20提问于2021-01-10得票数 2
回答已采纳
我需要使用Logistic回归分类器，我有数据集，每列2000的长度，这都是我的代码：
from statistics import mode
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklea
浏览 25提问于2022-08-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用sklearn混淆矩阵类来绘制混淆矩阵。
下面是我使用的代码：
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
disp = plot_confusion_matrix(self.g_cv.best_estimator_ , self.test_X, self.test_Y,
cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Co
浏览 0提问于2020-12-01得票数 0
我刚开始学习python和深入学习，我训练了一个多分类器模型，并想绘制一个混淆矩阵，但是我面临一个错误--这里是我的代码。
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
Y_pred = model.predict_generator(test_generator)
y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)
category_names = so
浏览 1提问于2021-02-10得票数 3
回答已采纳
我尝试使用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix包在Jupyter notebook中绘制混淆矩阵，但默认的图形大小有点小。我在绘图前添加了plt.figure(figsize=(20，20))，但是图形大小并没有随着输出文本'Figure size 1440x1440 with 0 Axes‘而改变。如何更改图形大小？ %matplotlib inline
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import plot_confusi
浏览 76提问于2020-04-20得票数 9
我想在谷歌Colab中使用sklearn.metrics plot_confusion_matrix。它附带了sklearn 0.22的最新稳定更新。 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-confusion-matrix-py 我试过这个Make colab use the latest installation of a library 但最终它显示sklearn
浏览 114提问于2019-12-15得票数 4
我正在使用sklearn，我注意到sklearn.metrics.plot_confusion_matrix和sklearn.metrics.confusion_matrix的参数是不一致的。plot_confusion_matrix使用estimator和X来构造y_pred，而confusion_matrix直接使用y_pred作为参数。
这种不一致的原因可能是什么？
部分函数定义：
sklearn.metrics.plot_confusion_matrix(estimator, X, y_true, ...)，其中X应该是X_test
sklearn.metrics.confus
浏览 1提问于2020-04-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我创建了一个多类分类器，现在我想以一种干净的方式显示混淆矩阵和每个类的精度。 我已经在sklearn中找到了一个函数，它可以让我显示混淆矩阵：sklearn.metrics.plot_confusion_matrix，但我看不到有什么方法可以添加额外的列来显示每个类/行的精度。 这是一个关于如何绘制混淆矩阵的示例： import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sk
浏览 26提问于2021-04-18得票数 2
回答已采纳
1回答
尝试绘制人类活动识别的混淆矩阵，一切正常，接受混淆矩阵。我无法打印混淆矩阵。 cm = confusion_matrix(y_test.values,y_pred)
plot_confusion_matrix(cm, np.unique(y_pred)) 结果： ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-7fc4511c54b7> in <module>
----> 1 cm = confusion_matrix(y_
浏览 15提问于2020-08-12得票数 0
如何将混乱矩阵保存为png？我看到了这个答案：
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
y_true = [0,1,1,1,0]
y_pred = [1,1,1,1,0]
IC = type('IdentityClassifier', (), {"predict": lambda i : i, "_estimator_type": "classifier"})
cm = plot_confusion_matrix(IC, y_pred, y_true, norma
浏览 7提问于2022-04-07得票数 3
1回答
下面是我的代码片段：
from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype("int32")
mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
plot_confusion_matrix(conf_mat=mat, class_names=label.classes_, show_normed=True, figs
浏览 12提问于2022-09-25得票数 0
从sklearn.feature_extraction.text导入CountVectorizer
从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfTransformer
从sklearn.naive_bayes导入MultinomialNB
从sklearn.ensemble导入RandomForestClassifier
从sklearn.pipeline进口管道
RandomForestClassifier(class_weight='balanced'，=管道((‘vect’，CountVectorizer())，('tfidf&#
浏览 2提问于2022-09-22得票数 -3
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用scikitlearn 0.22中提供的plot_confusion_matrix函数。但是，我遇到了一个问题，在我的一个框中看不到框中的文本值，因为所有文本颜色似乎都设置为与该框相同的值。无论我选择哪种cmap，都是这种情况。顺便说一句，这个值也是最低的。这在example they provide中不会发生。如何更改文本框的颜色，以便可以清楚地看到所有值？除非迫不得已，否则我不想像许多其他解决方案中建议的那样使用seaborn。 下面是一个可重复使用的示例。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from s
浏览 16提问于2019-12-18得票数 0
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今天，我试图从分类模型中绘制混淆矩阵。
在搜索了一些页面后，我发现来自pyplot的pyplot可以帮助我。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def plot_confusion_matrix(cm, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, labels=None):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.mats
浏览 1提问于2016-01-14得票数 10
回答已采纳
如何改进矩阵中这种奇怪的、难以辨认的数字格式，使它只显示简单的数字？
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.ensemble impo
浏览 3提问于2020-05-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我用滑雪板进行随机森林分类。现在我想比较不同的描述符集(一个有125个特性，一个有154个特性)。因此，我创建了两个不同的随机森林，但它们似乎相互覆盖，从而导致错误：“模型的特性数量必须与输入匹配。模型n_features为125，输入n_features为154”
rf_std = RandomForestClassifier(n_estimators = 150, max_depth = 200, max_features = 'sqrt')
rf_nostd = RandomForestClassifier(n_estimators = 150, max_depth =
浏览 5提问于2020-03-12得票数 2
回答已采纳
2回答
有人知道为什么这些白线占据了我的混淆矩阵的四分之一吗？我已经更改了许多参数，但无法弄清楚。唯一能让它们消失的就是如果我根本不给这些块加标签，比如'0'，'1'，...但这显然不是我想要的。任何帮助都将不胜感激。
代码：
def plot_confusion_matrix(cm,
target_names = ['1', '2', '3', '4'],
title = 'Confusion
浏览 4提问于2018-12-02得票数 5
我试图很好地绘制一个混淆矩阵，所以我遵循了。但是，我的混淆矩阵值的一个值是153，但它在混淆矩阵图中显示为1.5e+02：
根据，我发现了一个名为values_format的参数，但我不知道如何操作此参数，以便它可以取消科学记数法。我的代码如下。
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
# import some data to play with
X
浏览 30提问于2020-02-16得票数 10
回答已采纳
1回答
如何才能以适当的形式显示流光？
、、、、
我正在使用Streamlit开源框架来创建机器学习web应用程序。我用JupyterLab编写代码，将代码保存为'.py‘文档，然后在Anaconda终端中输入'streamlit app.py’。
但是，Streamlit页面不会在浏览器中显示，而是给出以下消息：
2021-12-29 13:18:09.763 INFO numexpr.utils: NumExpr默认为8个线程.
我不知道如何解决这个问题。我真的很希望在这件事上有任何帮助。提前谢谢你。
编辑:下面是我在JupyterLab中的Python代码：
import streamlit as st
import
浏览 3提问于2021-12-29得票数 0
我用pip (pip install -U scikit-learn)安装了scikit--学习。然后我去了ipython并运行了import sklearn，但是如果我尝试加载任何模块，它们就找不到了。特别是，sklearn的选项卡完成似乎不正确：
In [2]: sklearn.
sklearn.base sklearn.clone sklearn.externals sklearn.re sklearn.setup_module sklearn.sys sklearn.test skl
浏览 1提问于2014-09-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个问题。我使用sklearn包中的决策树分类器来预测数据。我的混淆矩阵是这样的：
我不太关心总的准确性，但我需要预测因变量为0的时候。换句话说，我想减少假阴性率，我同意假阳性率也会增加的事实。有没有办法，如何在python中做到这一点？
我的代码有这样的结构：
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=30)
clf.fit(X_train, y_train)
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test)
谢谢你的任何提示。
浏览 5提问于2021-11-08得票数 0
1回答
混淆矩阵中的不正确标签
、、、
我试图在python中的knn分类器上创建一个混淆矩阵，但是标记的类是错误的。
数据集的classes属性是2 (良性的)和4(恶性的)，但是当我绘制混淆矩阵时，所有标签都是2。我使用的代码是：
数据源：
来自UCI的乳腺癌KNN分类器(诊断)数据集：
data = pd.read_csv('/breast-cancer-wisconsin.data')
data.replace('?', 0, inplace=True)
data.drop('id', 1, inplace = True)
X = np.array(data.drop(&#
浏览 8提问于2020-05-14得票数 2
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1回答
我尝试通过下面的代码来可视化我的混淆矩阵：
from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sklearn as skplt
import scikitplot as skplt
skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_val, autokeras_predictions, figsize = (5, 5), title= 'My confusionmatrix' )
plt
浏览 6提问于2019-11-20得票数 0
回答已采纳
我使用这个最新的函数sklearn.metrics.plot_confusion_matrix来绘制我的混淆矩阵。
cm = plot_confusion_matrix(classifier,X , y_true,cmap=plt.cm.Greens)
当我执行那个单元格时，混乱矩阵图就如预期的那样出现了。我的问题是我想以后再用这个地块做另一个细胞。当我在另一个单元格中调用cm时，它只显示该对象的位置。
>>> cm
>>> <sklearn.metrics._plot.confusion_matrix.ConfusionMatrixDisplay a
浏览 5提问于2020-05-09得票数 2
回答已采纳
我想绘制一个混淆矩阵，因为我有两个矩阵，即y_test_和y_pred。我希望输出图像为".svg“。由于我必须把图像放在我的项目报告上，我希望它的大小是可修改的。我希望能够根据论文的要求修改图像大小。
我已经尝试过"sklearn.metrics“中的"confusion_matrix”函数了。但是输出的图像比我需要的要小得多。此外，图像是".png“格式的。我使用的代码如下所示。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, cl
浏览 0提问于2019-07-09得票数 0
我有一个代码，可以打印多类分类问题的混淆矩阵。
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
浏览 4提问于2017-07-12得票数 5
我是个初学者，刚开始学习机器。我试图从imputer中导入sklearn类，但是我无法做到。
from sklearn.preprocessing import Imputer,LabelEncoder,OneHotEncoder,StandardScaler
(C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib__init__.py) ImportError:无法从“sklearn.externals.joblib”导入名称“version”
浏览 0提问于2019-05-13得票数 7
这是我的密码请帮忙。我是个初学者。
import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn impo
浏览 1提问于2018-12-30得票数 33
无法使用scikit导入sklearn.qda和sklearn.lda -学习0.19.1
我得到: ImportError:没有名为“sklearn.qda”的模块ImportError:没有名为“sklearn.lda”的模块
更新：
import sklearn.discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
给予：
ImportError: No module named 'sklearn.discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis'; 'skl
浏览 2提问于2017-11-22得票数 3
回答已采纳
我已经在一个有3个类的数据集上使用了反向传播: L，B，R。我还在制作神经网络后制作了一个混淆矩阵。 实际类数组： sample_test = array([0, 1, 0, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1], dtype=int64) 预测的类数组： yp = array([0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 1, 1], dtype=int64) 混淆矩阵的代码： from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
浏览 39提问于2019-12-10得票数 1
我试图显示一个混淆矩阵，但终生无法弄清楚为什么它拒绝以适当的方式显示。下面是我的代码：
import numpy as np
import itertools
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def plot_confusion_matrix(cm, classes,
normalize=False,
title='Confusion matrix',
cmap=p
浏览 30提问于2019-11-30得票数 1
回答已采纳
我已经安装了sklearn，并且能够使用命令import sklearn导入sklearn。
然而，我发现sklearn.module_name不能调用sklearn的子模块，例如：
In [1]: import sklearn
In [2]: sklearn.linear_model
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-2-e64c575ed22e>", line 1, in <module>
sklearn.linear_model
AttributeErr
浏览 0提问于2017-09-26得票数 2
回答已采纳
我正在尝试“从sklearn.linear_model导入SGDOneClassSVM”，但它不起作用，并引发一个导入错误"ImportError:无法从‘sklearn.linear_model’导入名称'SGDOneClassSVM‘“
浏览 6提问于2021-11-23得票数 1
我正在使用混淆矩阵的科学知识学习。但我只需要在图中小数一个(图A)。不能在数组(图B)中更改我标记为
图A
图B
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# import some data to play with
浏览 3提问于2016-10-26得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个分类问题，我想找出不应该被邀请到银行开会的潜在借款人。在数据中，大约25%的借款人不应该被邀请。我有大约4500个观察值和86个特征(许多假人)。
清理数据后，我执行以下操作：
# Separate X_train and Y_train
X = ratings_prepared[:, :-1]
y= ratings_prepared[:,-1]
##################################################################################
# Separate test and train (stratifi
浏览 109提问于2020-02-18得票数 1
回答已采纳
1回答
如果我使用from sklearn import *或from skleanr import datasets，那么我可以通过以下方式使用数据集：iris = datasets.load_iris()。
然而，import sklearn和import sklearn as sk并不像我期望的那样工作。例如，我不能使用sklearn.datasets.import_iris()或sk.datasets.import_iris()。我是否误解了导入语法？如果是这样，那么使用import的正确方法是什么呢？
浏览 0提问于2013-01-16得票数 3
回答已采纳
1回答
当我使用下面的代码绘制我的混淆矩阵时 from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
cm = confusion_matrix(y_test, rmc_pred, labels=rmc.classes_)
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,
display_labels=rmc.classes_)
disp.plot() 我得到了一个紫色，黄色，蓝色和绿色的矩阵，每
浏览 117提问于2021-08-24得票数 1
文件"C:\Users\Baha \Desktop\python\tp\tp22222.py“，第7行，从sklearn.externals导入6
cherni\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals_init_.py)：无法从'sklearn.externals‘中导入名称’sklearn.externals‘(C:\Users\Baha sklearn.externals)
浏览 9提问于2022-02-25得票数 0
我无法导入Porter；我正面临
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.tree.tree' error
代码：
from sklearn_porter import Porter
错误消息：
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-574fff36293e> in <module>
----> 1 from sklearn_porter impor
浏览 74提问于2021-03-05得票数 0
8回答
这里是初学者。
我正在尝试在pycharm中使用sklearn。当导入sklearn时，我得到一个错误信息“导入错误:没有名为sklearn的模块”pycharm中的项目解释器设置为2.7.10 (/anaconda/bin/python.app)，这应该是正确的。在“默认首选项”、“项目解释器”下，我看到了所有anacondas包。我已经双击并安装了包scikit learn和sklearn。我仍然收到“导入错误:没有名为sklearn的模块”
有人知道如何解决这个问题吗？
浏览 5提问于2015-09-20得票数 23
2回答
我正在编写jupyter笔记本，编写一个python任务，并试图从sklearn导入，但我得到了错误：
(C:\Users\michaelconway\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn__init__.py) ImportError:无法从“sklearn”ImportError导入名称“KNearestNeighbor”
我已经检查并安装了sklearn :版本0.22
有什么想法吗？
浏览 2提问于2019-12-18得票数 1
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