一、介绍
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习领域中的一个重要概念，是用于评估分类器性能的一种矩阵。混淆矩阵能够直观的展示分类结果的正确性和错误性，有助于分析分类器的优缺点，优化分类器性能。在实际应用中，我们经常需要使用混淆矩阵来评估模型性能，这时候就需要使用Python进行混淆矩阵的绘制和分析。
Python作为一门强大的编程语言，有着丰富的机器学习库和可视化工具，可以方便地进行混淆矩阵的绘制和分析。本文将介绍如何使用Python库对混淆矩阵进行可视化展示，包括常用的sklearn库和matplotlib库，帮助读者掌握Python绘制混淆矩阵图表的技能。
二、如何绘制混淆矩阵
1. 混淆矩阵是什么
混淆矩阵是分类模型评价指标中的一种，主要提供了分类结果的信息，矩阵的行代表实际的情况，列代表预测的情况。相互交叉的单元格表示分类性能的质量，每一个单元格代表了模型的一种分类情况。
下面是一个示例混淆矩阵：
[[46 2 4 0 2 0 0 0 1 0] [ 4 48 0 1 1 0 0 0 1 2] [ 1 0 47 2 0 0 0 0 0 0] [ 1 3 3 34 0 4 0 0 0 0] [ 0 2 1 1 44 0 0 0 0 2] [ 0 0 0 1 5 34 2 1 1 1] [ 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0] [ 0 0 0 0 1 0 0 48 1 0] [ 0 1 0 0 2 0 0 1 46 0] [ 0 0 0 0 0 2 0 0 0 48]]
在这个混淆矩阵中，每一列代表预测的情况（如预测数值为1的样本），每一行代表实际的情况（如真实数值为1的样本）。例如，第一行的第一列代表实际数值为1，预测为1的数量。在这个例子中，混淆矩阵的对角线表示正确预测的样本数量，非对角线表示被错误预测的样本数量。通过混淆矩阵，我们可以方便地获得分类器的准确率、召回率、F1分数等分类性能的指标。
2. 使用sklearn进行混淆矩阵的计算
在Python中，使用sklearn库可以方便地计算混淆矩阵，并获得分类性能的相关指标。假设我们有如下的真实值和预测值列表：
true_labels = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] pred_labels = [0, 1, 2, 0, 2, 1, 0, 1, 2]
我们可以使用sklearn库中的confusion_matrix()函数来计算混淆矩阵：
from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(true_labels, pred_labels) print(cm)
运行结果为：
[[3 0 0] [0 2 1] [1 0 2]]
sklearn中使用的混淆矩阵默认是按照行展示的，即每一行表示对于一个真实类别，预测结果是在各类别中的数量。例如，第一行第一列的值3表示样本真实为第一类，而预测结果也为第一类的样本数量为3个。同样地，第二行第三列的值1表示真实为第二类，而预测结果为第三类的样本数量为1个。
对于这个混淆矩阵，我们也可以通过sklearn计算出分类器的准确率、召回率、F1分数等性能指标。例如，计算准确率的代码为：
from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(true_labels, pred_labels) print(accuracy)
运行结果为：
0.7777777777777778
3. 使用matplotlib进行混淆矩阵的可视化
在获得混淆矩阵后，我们可以使用Python的matplotlib库进行可视化展示。使用matplotlib可以将混淆矩阵转换成彩色图表的形式，便于直观地评估分类器性能。
下面是一个使用matplotlib绘制混淆矩阵的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
normalize = 'true'
disp = plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, display_labels=class_names,cmap=plt.cm.Blues,normalize=normalize, ax=ax)
disp.ax_.set_title('Normalized confusion matrix')
plt.show()
这个代码段使用已经训练好的分类器clf在测试数据集X_test上进行预测，并计算生成混淆矩阵。使用plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图表。函数的参数包括分类器、测试数据、测试标签、类别名称、颜色表、是否进行归一化、绘图的坐标轴等。
运行结果如下：
从图表中，我们可以看出分类器在不同类别上的表现情况。矩阵的对角线上的数字表示分类预测的正确，非对角线表示分类错误。我们可以直观地看出哪些类别分类结果不佳，有助于分析分类器的优缺点并进行改进。
三、总结
本文介绍了如何使用Python绘制混淆矩阵图表，包括对混淆矩阵进行计算和使用matplotlib进行可视化展示。混淆矩阵是评估分类器性能的重要指标之一，绘制混淆矩阵图表能够帮助我们直观地分析分类器的优劣，并优化分类器的性能。在实际应用中，我们可以使用Python进行混淆矩阵的绘制和分析，提高分类器的性能和应用效果。