利用python绘制混淆矩阵，直接附代码。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
y_pred = [] # ['2','2','3','1','4'] # 类似的格式
y_true = [] # ['0','1','2','3','4'] # 类似的格式
# 对上面进行赋值
C = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=['0','1','2','3','4']) # 可将'1'等替换成自己的类别，如'cat'。
plt.matshow(C, cmap=plt.cm.Reds) # 根据最下面的图按自己需求更改颜色
# plt.colorbar()
for i in range(len(C)):
for j in range(len(C)):
plt.annotate(C[j, i], xy=(i, j), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
# plt.tick_params(labelsize=15) # 设置左边和上面的label类别如0,1,2,3,4的字体大小。
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
# plt.ylabel('True label', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 20}) # 设置字体大小。
# plt.xlabel('Predicted label', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 20})
# plt.xticks(range(0,5), labels=['a','b','c','d','e']) # 将x轴或y轴坐标，刻度 替换为文字/字符
# plt.yticks(range(0,5), labels=['a','b','c','d','e'])
plt.show()
简单理解混淆矩阵的元素含义，例如下面第一行第二个的“3”表示实际标签为类别0的预测成类别1的有3个样本。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-598299.html
附效果图：
如果需要切换不同的颜色，如：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-598299.html
到了这里，关于利用python绘制混淆矩阵的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
