Matplotlib绘制混淆矩阵

Matplotlib绘制混淆矩阵对于机器学习多分类模型来说,其评价指标除了精度之外,常用的还有混淆矩阵和分类报告,下面来展示一下如何绘制混淆矩阵,这在论文中经常会用到。代码如下:importitertoolsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#绘制混淆矩阵defplot_confusion_matrix(cm,classes,normalize=False,title=’Confusionmatrix’,cmap=plt.cm.Blues):

对于机器学习多分类模型来说,其评价指标除了精度之外,常用的还有混淆矩阵和分类报告,下面来展示一下如何绘制混淆矩阵,这在论文中经常会用到。
代码如下:

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
    """ - cm : 计算出的混淆矩阵的值 - classes : 混淆矩阵中每一行每一列对应的列 - normalize : True:显示百分比, False:显示个数 """
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("显示百分比:")
        np.set_printoptions(formatter={ 
   'float': '{: 0.2f}'.format})
        print(cm)
    else:
        print('显示具体数字:')
        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版本问题,如果不加下面这行代码,则绘制的混淆矩阵上下只能显示一半,有的版本的matplotlib不需要下面的代码,分别试一下即可
    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()

测试数据:

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']

第一种情况:显示百分比

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

效果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
第二种情况:显示数字

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

效果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


结束语:如果本篇博客对您有帮助,请点赞、关注或收藏,您的鼓励是博主进步的动力,感谢支持,共同进步。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/38062.html

(0)
编程小号编程小号

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注