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Matplotlib繪制混淆矩陣的實現

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對于機器學習多分類模型來說,其評價指標除了精度之外,常用的還有混淆矩陣和分類報告,下面來展示一下如何繪制混淆矩陣,這在論文中經常會用到。

代碼如下:

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 繪制混淆矩陣
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
    """
    - cm : 計算出的混淆矩陣的值
    - classes : 混淆矩陣中每一行每一列對應的列
    - normalize : True:顯示百分比, False:顯示個數
    """
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("顯示百分比:")
        np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.2f}'.format})
        print(cm)
    else:
        print('顯示具體數字:')
        print(cm)
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)
    # matplotlib版本問題,如果不加下面這行代碼,則繪制的混淆矩陣上下只能顯示一半,有的版本的matplotlib不需要下面的代碼,分別試一下即可
    plt.ylim(len(classes) - 0.5, -0.5)
    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.show()

測試數據:

cnf_matrix = np.array([[8707, 64, 731, 164, 45],
                      [1821, 5530, 79, 0, 28],
                      [266, 167, 1982, 4, 2],
                      [691, 0, 107, 1930, 26],
                      [30, 0, 111, 17, 42]])
attack_types = ['Normal', 'DoS', 'Probe', 'R2L', 'U2R']

第一種情況:顯示百分比

plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=True, title='Normalized confusion matrix')

效果:


第二種情況:顯示數字

plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=False, title='Normalized confusion matrix')

效果:


到此這篇關于Matplotlib繪制混淆矩陣的實現的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib 混淆矩陣內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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