Hướng dẫn how do you make a confusion matrix plot in python? - làm thế nào để bạn tạo ra một âm mưu ma trận nhầm lẫn trong python?
Không dùng nữa: Hàm Show Âm mưu ma trận nhầm lẫn.
Đọc thêm trong Hướng dẫn sử dụng.User Guide. Tham số: Phiên bản của EDOPATORESTimator:estimatorestimator instancePhân loại được trang bị hoặc một Giá trị đầu vào. Giá trị mục tiêu. LabelsArray giống như hình dạng (n_ classes,), mặc định = không cóarray-like of shape (n_classes,), default=NoneDanh sách các nhãn để lập chỉ mục ma trận. Điều này có thể được sử dụng để sắp xếp lại hoặc chọn một tập hợp con của nhãn. Nếu Trọng lượng mẫu. Bình thường hóa {’true{‘true’, ‘pred’, ‘all’}, default=NoneĐể bình thường hóa hiển thị số đếm trong ma trận: display_labelsarray giống như hình dạng (n_ classes,), mặc định = khôngarray-like of shape (n_classes,), default=None Tên mục tiêu được sử dụng để vẽ đồ thị. Theo mặc định, Bao gồm các giá trị trong ma trận nhầm lẫn. Xticks_rotation {‘dọc,‘ ngang} hoặc float, mặc định ={‘vertical’, ‘horizontal’} or float, default=’horizontal’Xoay của nhãn XTICK. Định dạng đặc tả cho các giá trị trong ma trận nhầm lẫn. Nếu Colormap được công nhận bởi matplotlib. AXMATPLOTLIB AXES, DEFAULT = Không cómatplotlib Axes, default=NoneTrục đối tượng để vẽ trên. Nếu Có hay không thêm một colorbar vào cốt truyện. Mới trong phiên bản 0.24. Returns:displayplot_confusion_matrix 8:displayplot_confusion_matrix 8Đối tượng lưu trữ các giá trị tính toán. Ví dụ >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> 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) >>> plt.show() Làm thế nào để bạn đồ thị một ma trận nhầm lẫn?# Nhận dự đoán. .... y_pred = pipeline.predict (x_test) .... # Tính ma trận nhầm lẫn. .... conf_matrix = confusion_matrix (y_true = y_test, y_pred = y_pred) .... # In ma trận nhầm lẫn bằng matplotlib. .... Hình, AX = PLT.Subplots (FIGSIZE = (7.5, 7.5)) .... Đối với tôi trong phạm vi (conf_matrix.shape [0]):. Làm thế nào để bạn tạo ra một ma trận nhầm lẫn trong Python mà không cần Sklearn?Bạn có thể rút ra ma trận nhầm lẫn bằng cách đếm số lượng phiên bản trong mỗi kết hợp các lớp thực tế và dự đoán như sau: Nhập Numpy là NP def comp_confmat (thực tế, dự đoán): # Trích xuất các lớp khác nhau ma trận nhầm lẫn confmat = np.import numpy as np def comp_confmat(actual, predicted): # extract the different classes classes = np. unique(actual) # initialize the confusion matrix confmat = np.
Làm thế nào để bạn vẽ một ma trận nhầm lẫn cho hồi quy logistic trong Python?Hãy xem bộ dữ liệu:.. Bước 1: Tải tập dữ liệu..... Bước 2: Nhìn thoáng qua tập dữ liệu .. Bước 3: Hãy xem hình dạng của tập dữ liệu .. Bước 4: Chia dữ liệu thành các bộ nhãn Tính năng (X) và Target (Y)..... Bước 5: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra nhập scikit learn..... Bước 6: Tạo và đào tạo mô hình .. Làm thế nào để bạn tạo một báo cáo phân loại và ma trận nhầm lẫn trong Python?Tạo báo cáo phân loại và ma trận nhầm lẫn trong Python.. Nhập thư viện và bộ dữ liệu cần thiết từ Sklearn .. Thực hiện phân chia kiểm tra tàu trên bộ dữ liệu .. Áp dụng mô hình quyết định cho dự đoán .. Chuẩn bị báo cáo phân loại cho đầu ra .. |