sklearn.metrics.plot_confusion_matrix¶
sklearn.metrics.plot_confusion_matrix(estimator, X, y_true, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None, display_labels=None, include_values=True, xticks_rotation='horizontal', values_format=None, cmap='viridis', ax=None)
绘制混淆矩阵。
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| 参数 | 说明 |
|---|---|
| estimator | estimator instance 拟合分类器或拟合 Pipeline，其中最后一个评估器是分类器。 |
| X | {array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) 输入值 |
| y | array-like of shape (n_samples,) 目标值 |
| labels | array-like of shape (n_classes,), default=None 索引矩阵的标签列表。可用于重新排序或选择标签的子集。如果是None，则y_true或y_pred至少出现一次的那些将按排序顺序使用。 |
| sample_weight | array-like of shape (n_samples,), default=None 样本权重。 |
| normalize | {‘true’, ‘pred’, ‘all’}, default=None 对真实（行），预测（列）条件或所有总体的混淆矩阵进行归一化。 如果为None，则不会对混淆矩阵进行归一化。 |
| display_labels | array-like of shape (n_classes,), default=None 用于绘图的目标名称。默认情况下，将使用标签（如果已定义），否则将使用y_true和y_pred的唯一标签。 |
| include_values | bool, default=True 包括混淆矩阵中的值。 |
| xticks_rotation | {‘vertical’, ‘horizontal’} or float, default=’horizontal’ xtick标签的旋转。 |
| values_format | str, default=None 混淆矩阵中值的格式规范。如果为None，则格式说明为‘d’或‘.2g’，以较短者为准。 |
| cmap | str or matplotlib Colormap, default=’viridis’ matplotlib识别的颜色图。 |
| ax | matplotlib Axes, default=None 轴对象进行绘制。如果为None，则将创建新的图形和轴。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| display | ConfusionMatrixDisplay |
示例
>>> import matplotlib.pyplot as plt # doctest: +SKIP
>>> from sklearn.datasets import make_classification
>>> from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> X, y = make_classification(random_state=0)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
... X, y, random_state=0)
>>> clf = SVC(random_state=0)
>>> clf.fit(X_train, y_train)
SVC(random_state=0)
>>> plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test) # doctest: +SKIP
>>> plt.show() # doctest: +SKIP
