婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > Matplotlib繪制混淆矩陣的實現

Matplotlib繪制混淆矩陣的實現

熱門標簽:河北防封卡電銷卡 開封語音外呼系統代理商 地圖標注線上如何操作 開封自動外呼系統怎么收費 400電話辦理哪種 手機網頁嵌入地圖標注位置 電銷機器人的風險 應電話機器人打電話違法嗎 天津電話機器人公司

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!

您可能感興趣的文章:
  • 利用python中的matplotlib打印混淆矩陣實例
  • Python使用matplotlib繪制正弦和余弦曲線的方法示例
  • Python matplotlib繪制圖形實例(包括點,曲線,注釋和箭頭)
  • matplotlib 曲線圖 和 折線圖 plt.plot()實例
  • Python matplotlib 繪制雙Y軸曲線圖的示例代碼
  • 使用matplotlib動態刷新指定曲線實例
  • Python使用matplotlib繪制三維參數曲線操作示例
  • Python使用matplotlib繪制Logistic曲線操作示例
  • Python matplotlib畫曲線例題解析
  • matplotlib畫混淆矩陣與正確率曲線的實例代碼

標簽:駐馬店 山東 成都 六盤水 宿遷 江蘇 常州 蘭州

巨人網絡通訊聲明:本文標題《Matplotlib繪制混淆矩陣的實現》,本文關鍵詞  Matplotlib,繪制,混淆,矩陣,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《Matplotlib繪制混淆矩陣的實現》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于Matplotlib繪制混淆矩陣的實現的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    主站蜘蛛池模板: 古蔺县| 浦城县| 英超| 万安县| 铁力市| 阿图什市| 蓝田县| 井研县| 亚东县| 平武县| 延边| 福海县| 大理市| 长垣县| 临高县| 娱乐| 驻马店市| 邵阳县| 和林格尔县| 夹江县| 英吉沙县| 正安县| 刚察县| 贵阳市| 逊克县| 措勤县| 金昌市| 南和县| 威海市| 临湘市| 安仁县| 绥德县| 新竹县| 永和县| 桐城市| 永寿县| 邓州市| 瓦房店市| 广宗县| 岳西县| 台湾省|