利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例


Posted in Python onJune 16, 2020

前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。

代码:

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
def plot_confusion_matrix(cm, classes,
       normalize=False,
       title='Confusion matrix',
       cmap=plt.cm.Blues):
 """
 This function prints and plots the confusion matrix.
 Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
 """
 if normalize:
  cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
  print("Normalized confusion matrix")
 else:
  print('Confusion matrix, without normalization')
 
 print(cm)
 
 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
 plt.title(title)
 plt.colorbar()
 tick_marks = np.arange(len(classes))
 plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
 plt.yticks(tick_marks, classes)
 
 fmt = '.2f' if normalize else 'd'
 thresh = cm.max() / 2.
 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
  plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
     horizontalalignment="center",
     color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
 
 plt.tight_layout()
 plt.ylabel('True label')
 plt.xlabel('Predicted label')
 plt.show()
 # plt.savefig('confusion_matrix',dpi=200)
 
cnf_matrix = np.array([
 [4101, 2, 5, 24, 0],
 [50, 3930, 6, 14, 5],
 [29, 3, 3973, 4, 0],
 [45, 7, 1, 3878, 119],
 [31, 1, 8, 28, 3936],
])
 
class_names = ['Buildings', 'Farmland', 'Greenbelt', 'Wasteland', 'Water']
 
# plt.figure()
# plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=class_names,
#      title='Confusion matrix, without normalization')
 
# Plot normalized confusion matrix
plt.figure()
plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=class_names, normalize=True,
      title='Normalized confusion matrix')

在放矩阵位置,放一下你的混淆矩阵就可以,当然可视化混淆矩阵这一步也可以直接在模型运行中完成。

补充知识:混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow)

原理

在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式). 也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示真实类中的实例 (Confusion matrix From Wikipedia 中的定义). 通过混淆矩阵, 可以很容易看出系统是否会弄混两个类, 这也是混淆矩阵名字的由来.

混淆矩阵是一种特殊类型的列联表(contingency table)或交叉制表(cross tabulation or crosstab). 其有两维 (真实值 "actual" 和 预测值 "predicted" ), 这两维都具有相同的类("classes")的集合. 在列联表中, 每个维度和类的组合是一个变量. 列联表以表的形式, 可视化地表示多个变量的频率分布.

使用混淆矩阵( scikit-learn 和 Tensorflow)

下面先介绍在 scikit-learn 和 tensorflow 中计算混淆矩阵的 API (Application Programming Interface) 接口函数, 然后在一个示例中, 使用这两个 API 函数.

scikit-learn 混淆矩阵函数 sklearn.metrics.confusion_matrix API 接口

skearn.metrics.confusion_matrix(
 y_true, # array, Gound true (correct) target values
 y_pred, # array, Estimated targets as returned by a classifier
 labels=None, # array, List of labels to index the matrix.
 sample_weight=None # array-like of shape = [n_samples], Optional sample weights
)

在 scikit-learn 中, 计算混淆矩阵用来评估分类的准确度.

按照定义, 混淆矩阵 C 中的元素 Ci,j 等于真实值为组 i , 而预测为组 j 的观测数(the number of observations). 所以对于二分类任务, 预测结果中, 正确的负例数(true negatives, TN)为 C0,0; 错误的负例数(false negatives, FN)为 C1,0; 真实的正例数为 C1,1; 错误的正例数为 C0,1.

如果 labels 为 None, scikit-learn 会把在出现在 y_true 或 y_pred 中的所有值添加到标记列表 labels 中, 并排好序.

Tensorflow 混淆矩阵函数 tf.confusion_matrix API 接口

tf.confusion_matrix(
 labels, # 1-D Tensor of real labels for the classification task
 predictions, # 1-D Tensor of predictions for a givenclassification
 num_classes=None, # The possible number of labels the classification task can have
 dtype=tf.int32, # Data type of the confusion matrix 
 name=None, # Scope name
 weights=None, # An optional Tensor whose shape matches predictions
)

Tensorflow tf.confusion_matrix 中的 num_classes 参数的含义, 与 scikit-learn sklearn.metrics.confusion_matrix 中的 labels 参数相近, 是与标记有关的参数, 表示类的总个数, 但没有列出具体的标记值. 在 Tensorflow 中一般是以整数作为标记, 如果标记为字符串等非整数类型, 则需先转为整数表示. 如果 num_classes 参数为 None, 则把 labels 和 predictions 中的最大值 + 1, 作为num_classes 参数值.

tf.confusion_matrix 的 weights 参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix 的 sample_weight 参数的含义相同, 都是对预测值进行加权, 在此基础上, 计算混淆矩阵单元的值.

使用示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-
"""
Author: klchang
Description: 
A simple example for tf.confusion_matrix and sklearn.metrics.confusion_matrix.
Date: 2018.9.8
"""
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import sklearn.metrics
 
y_true = [1, 2, 4]
y_pred = [2, 2, 4]
 
# Build graph with tf.confusion_matrix operation
sess = tf.InteractiveSession()
op = tf.confusion_matrix(y_true, y_pred)
op2 = tf.confusion_matrix(y_true, y_pred, num_classes=6, dtype=tf.float32, weights=tf.constant([0.3, 0.4, 0.3]))
# Execute the graph
print ("confusion matrix in tensorflow: ")
print ("1. default: \n", op.eval())
print ("2. customed: \n", sess.run(op2))
sess.close()
 
# Use sklearn.metrics.confusion_matrix function
print ("\nconfusion matrix in scikit-learn: ")
print ("1. default: \n", sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))
print ("2. customed: \n", sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=range(6), sample_weight=[0.3, 0.4, 0.3]))

以上这篇利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python向MySQL批量插数据的实例讲解
Mar 31 Python
python3 读写文件换行符的方法
Apr 09 Python
python调用虹软2.0第三版的具体使用
Feb 22 Python
PyQt5笔记之弹出窗口大全
Jun 20 Python
Django的models模型的具体使用
Jul 15 Python
FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析
Oct 21 Python
python双向链表原理与实现方法详解
Dec 03 Python
在win64上使用bypy进行百度网盘文件上传功能
Jan 02 Python
Python标准库itertools的使用方法
Jan 17 Python
python判断一个变量是否已经设置的方法
Aug 13 Python
python实现简单的tcp 文件下载
Sep 16 Python
Python 虚拟环境工作原理解析
Dec 24 Python
Python SMTP配置参数并发送邮件
Jun 16 #Python
基于matplotlib中ion()和ioff()的使用详解
Jun 16 #Python
Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现教程
Jun 16 #Python
matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例
Jun 16 #Python
使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图
Jun 16 #Python
为什么称python为胶水语言
Jun 16 #Python
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
Jun 15 #Python
You might like
Symfony2学习笔记之控制器用法详解
2016/03/17 PHP
js Dialog 实践分享
2012/10/22 Javascript
javascript闭包的高级使用方法实例
2013/07/04 Javascript
基于编写jQuery的无缝滚动插件
2014/08/02 Javascript
深入理解JavaScript系列(47):对象创建模式(上篇)
2015/03/04 Javascript
JavaScript设置表单上传时文件个数的方法
2015/08/11 Javascript
javascript实现倒计时跳转页面
2016/01/17 Javascript
javascript实现标签切换代码示例
2016/05/22 Javascript
谈谈Vue.js——vue-resource全攻略
2017/01/16 Javascript
完美实现js选项卡切换效果(一)
2017/03/08 Javascript
jQuery插件HighCharts绘制的2D堆柱状图效果示例【附demo源码下载】
2017/03/14 Javascript
几种响应式文字详解
2017/05/19 Javascript
vue中子组件调用兄弟组件方法
2018/07/06 Javascript
JS原生带缩略图的图片切换效果
2018/10/10 Javascript
[01:06]DOTA2小知识课堂 Ep.02 吹风竟可解梦境缠绕
2019/12/05 DOTA
将Python的Django框架与认证系统整合的方法
2015/07/24 Python
python编程开发之日期操作实例分析
2015/11/13 Python
从源码解析Python的Flask框架中request对象的用法
2016/06/02 Python
教你利用Python玩转histogram直方图的五种方法
2018/07/30 Python
python写程序统计词频的方法
2019/07/29 Python
python base64库给用户名或密码加密的流程
2020/01/02 Python
通过代码实例了解Python异常本质
2020/09/16 Python
Fashion Eyewear美国:英国线上设计师眼镜和太阳镜的零售商
2016/08/15 全球购物
马来西亚最好的婴儿商店:Motherhood
2017/09/14 全球购物
英国二手物品交易网站:Preloved
2017/10/06 全球购物
CAT鞋美国官网:CAT Footwear
2017/11/27 全球购物
北美最大的零售退货翻新商:VIP Outlet
2019/11/21 全球购物
毕业生个人求职信范文分享
2014/01/05 职场文书
模范教师事迹材料
2014/02/10 职场文书
小时代观后感
2015/06/10 职场文书
2015年中学图书馆工作总结
2015/07/22 职场文书
银行服务理念口号
2015/12/25 职场文书
Html5调用企业微信的实现
2021/04/16 HTML / CSS
Netty结合Protobuf进行编解码的方法
2021/06/26 Java/Android
css3新特性的应用示例分析
2022/03/16 HTML / CSS
Java 多态分析
2022/04/26 Java/Android