揭秘反转混淆矩阵：预测值列放，真实值行放的妙用

2024-03-23 04:48:27

反转混淆矩阵：将预测值放在列中，真实值放在行中

概述

混淆矩阵是评估机器学习模型性能的宝贵工具。通常，混淆矩阵将预测标签放在行中，将真实值标签放在列中。然而，有时你可能需要颠倒标签位置，以便以不同的视角审视模型的性能。本文将介绍如何使用Python绘制带有行预测和列真实值的2x2混淆矩阵。

步骤

1. 导入必需的库

首先，我们需要导入必要的Python库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建混淆矩阵

使用numpy.array()函数创建混淆矩阵，其中数字代表不同类别的预测结果和实际结果的数量。

confusion_matrix = np.array([[10, 5], [3, 2]])

3. 创建热图

使用plt.imshow()函数创建热图来可视化混淆矩阵。

plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)

4. 设置标签

使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置热图的x轴和y轴标签。

plt.xlabel('Actual Value')
plt.ylabel('Predicted Value')

5. 显示热图

最后，使用plt.show()函数显示热图。

plt.show()

示例代码

以下示例代码展示了上述步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[10, 5], [3, 2]])

# 创建热图
plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)

# 设置标签
plt.xlabel('Actual Value')
plt.ylabel('Predicted Value')

# 显示热图
plt.show()