python畫混淆矩陣(confusion matrix)

混淆矩陣（Confusion Matrix），是一種在深度學習中經常使用的輔助工具，可讓你直觀地瞭解你的模型在哪一類樣本里面表現得不是很好。

如上圖，咱們就能夠看到，有一個樣本本來是0的，卻被預測成了1，還有一個，本來是2的，卻被預測成了0。

 

簡單介紹做用後，下面上代碼：

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

導入須要的包，若是有一些包沒有，pip一下就能夠了。

sns.set() f,ax=plt.subplots() y_true = [0,0,1,2,1,2,0,2,2,0,1,1] y_pred = [1,0,1,2,1,0,0,2,2,0,1,1] C2= confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2]) print(C2) #打印出來看看
sns.heatmap(C2,annot=True,ax=ax) #畫熱力圖
 ax.set_title('confusion matrix') #標題
ax.set_xlabel('predict') #x軸
ax.set_ylabel('true') #y軸

下面就是結果：

 

原文出處：https://www.cnblogs.com/yexionglin/p/11432180.html