网上关于混淆矩阵的代码参差不齐，没找到可用的线程的代码，所以自己尝试写了下

1、混淆矩阵：Confusion Matrix

首先它长这样：

怎么看？
Confusion Matrix最广泛的应用应该是分类，比如图中是7分类的真实标签和预测标签的效果。
首先图中表明了纵轴是truth label，横轴是predicted label，那么对于第一行第一个0.60的含义是：本来是angry标签的图，我的模型正确分类成angry的比例是60%，也即是angry这一类模型分类正确的精度只有60%。同时模型将angry分类成了happy的图占比0.04%，其他的以此类推。

注意：因为本身是angry，模型预测成7种类的数量占比。所以每一行的和为100%。

同时对于fear标签，模型分类成fear的占比41%，分类成sad的占比为20%，我们可以认为模型不能很好区分fear和sad两种类别。

2、怎么画（新）？

这里直接给出代码，在下一节中直接使用即可

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix


def draw_confusion_matrix(label_true, label_pred, label_name, normlize, title="Confusion Matrix", pdf_save_path=None, dpi=100):
    """ @param label_true: 真实标签，比如[0,1,2,7,4,5,...] @param label_pred: 预测标签，比如[0,5,4,2,1,4,...] @param label_name: 标签名字，比如['cat','dog','flower',...] @param normlize: 是否设元素为百分比形式 @param title: 图标题 @param pdf_save_path: 是否保存，是则为保存路径pdf_save_path=xxx.png | xxx.pdf | ...等其他plt.savefig支持的保存格式 @param dpi: 保存到文件的分辨率，论文一般要求至少300dpi @return: example： draw_confusion_matrix(label_true=y_gt, label_pred=y_pred, label_name=["Angry", "Disgust", "Fear", "Happy", "Sad", "Surprise", "Neutral"], normlize=True, title="Confusion Matrix on Fer2013", pdf_save_path="Confusion_Matrix_on_Fer2013.png", dpi=300) """
    cm = confusion_matrix(label_true, label_pred)
    if normlize:
        row_sums = np.sum(cm, axis=1)  # 计算每行的和
        cm = cm / row_sums[:, np.newaxis]  # 广播计算每个元素占比

    plt.imshow(cm, cmap='Blues')
    plt.title(title)
    plt.xlabel("Predict label")
    plt.ylabel("Truth label")
    plt.yticks(range(label_name.__len__()), label_name)
    plt.xticks(range(label_name.__len__()), label_name, rotation=45)

    plt.tight_layout()

    plt.colorbar()

    for i in range(label_name.__len__()):
        for j in range(label_name.__len__()):
            color = (1, 1, 1) if i == j else (0, 0, 0)	# 对角线字体白色，其他黑色
            value = float(format('%.2f' % cm[i, j]))
            plt.text(i, j, value, verticalalignment='center', horizontalalignment='center', color=color)

    # plt.show()
    if not pdf_save_path is None:
        plt.savefig(pdf_save_path, bbox_inches='tight',dpi=dpi)

3、怎么用？

给出一个简单的实例：

labels_name=['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral']

y_gt=[]
y_pred=[]
for index, (labels, imgs) in enumerate(test_loader):
    labels_pd = model(imgs)
    predict_np = np.argmax(labels_pd.cpu().detach().numpy(), axis=-1)   # array([0,5,1,6,3,...],dtype=int64)
    labels_np = labels.numpy()                                          # array([0,5,0,6,2,...],dtype=int64)
	
	y_pred.append(labels_np)
	y_gt.append(labels_np)
    
draw_confusion_matrix(label_true=y_gt,			# y_gt=[0,5,1,6,3,...]
                      label_pred=y_pred,	    # y_pred=[0,5,1,6,3,...]
                      label_name=["An", "Di", "Fe", "Ha", "Sa", "Su", "Ne"],
                      normlize=True,
                      title="Confusion Matrix on Fer2013",
                      pdf_save_path="Confusion_Matrix_on_Fer2013.jpg",
                      dpi=300)

• cpu().detach()：从device上获取数据
• .numpy()：将tensor类型转换为numpy类型

在我的模型上的结果：