详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

下面是详解“使用python绘制混淆矩阵”的完整攻略。

1. 什么是混淆矩阵？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是一个用于可视化分类模型的评估指标，通过将模型预测的结果与实际标签进行比较，来确定模型在不同类别间的分类准确度。

2. 绘制混淆矩阵的准备工作

在使用Python绘制混淆矩阵之前，我们需要先准备好一些数据，比如：模型预测标签和真实标签。建议使用confusion_matrix()函数来生成混淆矩阵，这个函数可以从scikit-learn库中导入：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

3. 绘制混淆矩阵的示例

下面，我将通过两个具体的示例来详解如何使用Python绘制混淆矩阵。

示例1: 二分类问题

假设我们有一个二分类问题，需要判断某个物品到底是白色还是黑色。我们假设模型的预测结果中，白色是0，黑色是1。现在我们有100个物品的真实标签和模型预测标签，可以将它们表示为两个列表：

y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
y_pred = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]

上述代码中，列表y_true表示100个物品的真实标签，列表y_pred 则表示模型预测的标签。接下来，我们将这两个列表传递给confusion_matrix()函数，生成混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix(y_true, y_pred)

此时输出的结果应该是：

array([[3, 2],
       [2, 3]])

这个混淆矩阵中，矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。因此，这个混淆矩阵的解读如下：

• 矩阵左上角的3表示模型正确预测了3个白色物品。
• 矩阵右上角的2表示模型对2个白色物品预测错误，预测成了黑色物品。
• 矩阵左下角的2表示模型对2个黑色物品预测错误，预测成了白色物品。
• 矩阵右下角的3表示模型正确预测了3个黑色物品。

示例2: 多分类问题：

假设现在我们有一个多分类问题，需要将不同种类的花朵分类。我们有100朵花的真实标签和模型预测标签，可以将它们表示为两个列表：

y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]

上述代码中，列表y_true表示这100朵花的真实标签，列表y_pred则表示模型对这些花的预测标签。接着，我们将这两个列表传递给confusion_matrix()函数，生成混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix(y_true, y_pred)

此时，输出的结果应该是：

array([[2, 1, 0],
       [0, 2, 1],
       [0, 0, 4]])

同样的，解读这个混淆矩阵的方法也与前面的例子是相同的。具体来说：

• 第一行表示真实标签为0的花朵，模型预测正确的有两朵，其中有1朵被预测为1类。
• 第二行表示真实标签为1的花朵，模型预测正确的有两朵，其中有1朵被预测为2类。
• 第三行表示真实标签为2的花朵，模型预测正确的有4朵。

4. 总结

以上就是使用Python绘制混淆矩阵的全部过程和示例。混淆矩阵能够帮助我们评估分类模型的准确度，debug模型对不同类别的正确率和错误率。希望这篇文章能对您有所帮助。