Seaborn 混淆矩阵功能及其两种颜色方案

Seaborn 混淆矩阵功能及其两种颜色方案

在本文中,我们将介绍Seaborn库中的混淆矩阵(heatmap)功能及其两种颜色方案(正确对角线和错误其他部分)。

阅读更多:Seaborn 教程

什么是混淆矩阵?

混淆矩阵是机器学习领域中用于评估分类模型性能的重要工具。它是一个N×N的矩阵,其中N是分类的数量。混淆矩阵的行代表预测的类别,列代表实际的类别,因此矩阵的对角线上的元素表示正确分类的数量,而其他位置的元素表示错误分类的数量。

举个例子,假设我们有一个二分类模型,预测某个人是否患有某种疾病。混淆矩阵如下所示:

                预测患病    预测健康
实际患病           90       10
实际健康            5       895
Python

在这个例子中,预测正确的健康人数为895,预测正确的患病人数为90,错误的患病人数为10,错误的健康人数为5。

Seaborn中的混淆矩阵

Seaborn是一个用于数据可视化的Python库,它提供了许多简单易用的函数来创建各种类型的图表,包括混淆矩阵。

要绘制混淆矩阵,我们可以使用Seaborn中的heatmap函数。首先,我们需要将混淆矩阵数据转换为DataFrame格式,然后使用heatmap函数绘制热力图。

下面是一个使用Seaborn库绘制混淆矩阵的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 构造混淆矩阵数据
confusion_matrix_data = [[90, 10], [5, 895]]
class_names = ['患病', '健康']

# 转换为DataFrame格式
confusion_matrix_df = pd.DataFrame(confusion_matrix_data, index=class_names, columns=class_names)

# 绘制热力图
sns.heatmap(confusion_matrix_df, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('混淆矩阵')
plt.xlabel('预测')
plt.ylabel('实际')

plt.show()
Python

在上述代码中,我们首先创建了一个包含混淆矩阵数据的列表confusion_matrix_data,然后创建了一个包含类别名称的列表class_names。接下来,我们使用pd.DataFrame将数据转换为DataFrame格式,并设置行和列的名称。最后,我们使用sns.heatmap函数绘制热力图。设置annot=True可以在热力图上显示数值,fmt='d'用于格式化显示整数,cmap='Blues'设置颜色方案为蓝色。

运行上述代码,将得到一个绘制了混淆矩阵的热力图,其中正确分类的区域颜色较浅,错误分类的区域颜色较深。

两种颜色方案

为了帮助更好地理解混淆矩阵,Seaborn提供了两种颜色方案,以突出正确对角线和错误其他部分。

  • 正确对角线:将正确分类的区域颜色设置为较浅的色彩,而错误分类的区域颜色设置为较# Seaborn
    在本文中,我们将介绍Seaborn库中的混淆矩阵(heatmap)功能及其两种颜色方案(正确对角线和错误其他部分)。

什么是混淆矩阵?

混淆矩阵是机器学习领域中用于评估分类模型性能的重要工具。它是一个N×N的矩阵,其中N是分类的数量。混淆矩阵的行代表预测的类别,列代表实际的类别,因此矩阵的对角线上的元素表示正确分类的数量,而其他位置的元素表示错误分类的数量。

举个例子,假设我们有一个二分类模型,预测某个人是否患有某种疾病。混淆矩阵如下所示:

                预测患病    预测健康
实际患病           90       10
实际健康            5       895
Python

在这个例子中,预测正确的健康人数为895,预测正确的患病人数为90,错误的患病人数为10,错误的健康人数为5。

Seaborn中的混淆矩阵

Seaborn是一个用于数据可视化的Python库,它提供了许多简单易用的函数来创建各种类型的图表,包括混淆矩阵。

要绘制混淆矩阵,我们可以使用Seaborn中的heatmap函数。首先,我们需要将混淆矩阵数据转换为DataFrame格式,然后使用heatmap函数绘制热力图。

下面是一个使用Seaborn库绘制混淆矩阵的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 构造混淆矩阵数据
confusion_matrix_data = [[90, 10], [5, 895]]
class_names = ['患病', '健康']

# 转换为DataFrame格式
confusion_matrix_df = pd.DataFrame(confusion_matrix_data, index=class_names, columns=class_names)

# 绘制热力图
sns.heatmap(confusion_matrix_df, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('混淆矩阵')
plt.xlabel('预测')
plt.ylabel('实际')

plt.show()
Python

在上述代码中,我们首先创建了一个包含混淆矩阵数据的列表confusion_matrix_data,然后创建了一个包含类别名称的列表class_names。接下来,我们使用pd.DataFrame将数据转换为DataFrame格式,并设置行和列的名称。最后,我们使用sns.heatmap函数绘制热力图。设置annot=True可以在热力图上显示数值,fmt='d'用于格式化显示整数,cmap='Blues'设置颜色方案为蓝色。

运行上述代码,将得到一个绘制了混淆矩阵的热力图,其中正确分类的区域颜色较浅,错误分类的区域颜色较深。

两种颜色方案

为了帮助更好地理解混淆矩阵,Seaborn提供了两种颜色方案,以突出正确对角线和错误其他部分。

  • 正确对角线:将正确分类的区域颜色设置为较浅的色彩,而错误分类的区域颜色设置为较# Seaborn
    在本文中,我们将介绍Seaborn库中的混淆矩阵(heatmap)功能及其两种颜色方案(正确对角线和错误其他部分)。

什么是混淆矩阵?

混淆矩阵是机器学习领域中用于评估分类模型性能的重要工具。它是一个N×N的矩阵,其中N是分类的数量。混淆矩阵的行代表预测的类别,列代表实际的类别,因此矩阵的对角线上的元素表示正确分类的数量,而其他位置的元素表示错误分类的数量。

举个例子,假设我们有一个二分类模型,预测某个人是否患有某种疾病。混淆矩阵如下所示:

                预测患病    预测健康
实际患病           90       10
实际健康            5       895
Python

在这个例子中,预测正确的健康人数为895,预测正确的患病人数为90,错误的患病人数为10,错误的健康人数为5。

Seaborn中的混淆矩阵

Seaborn是一个用于数据可视化的Python库,它提供了许多简单易用的函数来创建各种类型的图表,包括混淆矩阵。

要绘制混淆矩阵,我们可以使用Seaborn中的heatmap函数。首先,我们需要将混淆矩阵数据转换为DataFrame格式,然后使用heatmap函数绘制热力图。

下面是一个使用Seaborn库绘制混淆矩阵的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 构造混淆矩阵数据
confusion_matrix_data = [[90, 10], [5, 895]]
class_names = ['患病', '健康']

# 转换为DataFrame格式
confusion_matrix_df = pd.DataFrame(confusion_matrix_data, index=class_names, columns=class_names)

# 绘制热力图
sns.heatmap(confusion_matrix_df, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('混淆矩阵')
plt.xlabel('预测')
plt.ylabel('实际')

plt.show()
Python

在上述代码中,我们首先创建了一个包含混淆矩阵数据的列表confusion_matrix_data,然后创建了一个包含类别名称的列表class_names。接下来,我们使用pd.DataFrame将数据转换为DataFrame格式,并设置行和列的名称。最后,我们使用sns.heatmap函数绘制热力图。设置annot=True可以在热力图上显示数值,fmt='d'用于格式化显示整数,cmap='Blues'设置颜色方案为蓝色。

运行上述代码,将得到一个绘制了混淆矩阵的热力图,其中正确分类的区域颜色较浅,错误分类的区域颜色较深。

两种颜色方案

为了帮助更好地理解混淆矩阵,Seaborn提供了两种颜色方案,以突出正确对角线和错误其他部分。

  • 正确对角线:将正确分类的区域颜色设置为较浅的色彩,而错误分类的区域颜色设置为较深的色彩。这种颜色方案可以帮助我们更清楚地看到模型的正确分类情况,而较深的颜色则可以突出错误分类的情况。

  • 错误其他部分:将错误分类的区域颜色设置为较深的色彩,而正确分类的区域颜色设置为较浅的颜色。这种颜色方案可以帮助我们更关注模型错误分类的情况,而正确分类的部分则相对不那么引人注意。

要使用不同的颜色方案,我们只需要在绘制热力图时传入不同的cmap参数即可。例如,要使用错误其他部分的颜色方案,我们可以将cmap参数设置为'Reds'

sns.heatmap(confusion_matrix_df, annot=True, fmt='d', cmap='Reds')
Python

运行上述代码,将得到一个绘制了混淆矩阵的热力图,其中错误分类的区域颜色较浅,正确分类的区域颜色较深。

无论是使用正确对角线还是错误其他部分的颜色方案,混淆矩阵的可视化都可以帮助我们更好地理解分类模型的性能,以及哪些类别容易被模型混淆。

希望这篇文章能够帮助你理解如何使用Seaborn绘制混淆矩阵,并使用不同的颜色方案来突出正确分类和错误分类的区域。如有疑问,请随时向我提问。

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