matplotlib画混淆矩阵与正确率曲线的实例代码 matplotlib画混淆矩阵与正确率曲

混淆矩阵

混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表，是模式识别领域中的一种常用的表达形式。它以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和分类预测结果类型之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法。
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#!/usr/bin/python3.5# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']#可显示中文字符plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseclasses = ['a','b','c','d','e','f','g']confusion_matrix = np.array([(99,1,2,2,0,0,6),(1,98,7,6,2,1,1),(0,0,86,0,0,2,0),(0,0,0,86,1,0,0),(0,0,0,1,94,1,0),(0,1,5,1,0,96,8),(0,0,0,4,3,0,85)],dtype=np.float64) plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Oranges)#按照像素显示出矩阵plt.title('混淆矩阵')plt.colorbar()tick_marks = np.arange(len(classes))plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=-45)plt.yticks(tick_marks, classes) thresh = confusion_matrix.max() / 2.#iters = [[i,j] for i in range(len(classes)) for j in range((classes))]#ij配对，遍历矩阵迭代器iters = np.reshape([[[i,j] for j in range(7)] for i in range(7)],(confusion_matrix.size,2))for i, j in iters:plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j]),fontsize=7)#显示对应的数字 plt.ylabel('真实类别')plt.xlabel('预测类别')plt.tight_layout()plt.show()

正确率曲线

fig ,ax= plt.subplots()plt.plot(np.arange(iterations), fig_acc，'b')plt.plot(np.arange(iterations), fig_realacc, 'r')ax.set_xlabel('迭代次数')ax.set_ylabel('正确率（%）') labels = ["训练正确率", "测试正确率"]# labels = [l.get_label() for l in lns]plt.legend( labels, loc=7)plt.show()

总结
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