Matplotlib绘制混淆矩阵

对于机器学习多分类模型来说，其评价指标除了精度之外，常用的还有混淆矩阵和分类报告，下面来展示一下如何绘制混淆矩阵，这在论文中经常会用到。
代码如下：

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):"""- cm : 计算出的混淆矩阵的值- classes : 混淆矩阵中每一行每一列对应的列- normalize : True:显示百分比, False:显示个数"""if normalize:cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]print("显示百分比：")np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.2f}'.format})print(cm)else:print('显示具体数字：')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)# matplotlib版本问题，如果不加下面这行代码，则绘制的混淆矩阵上下只能显示一半，有的版本的matplotlib不需要下面的代码，分别试一下即可plt.ylim(len(classes) - 0.5, -0.5)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()

测试数据：

cnf_matrix = np.array([[8707, 64, 731, 164, 45],[1821, 5530, 79, 0, 28],[266, 167, 1982, 4, 2],[691, 0, 107, 1930, 26],[30, 0, 111, 17, 42]])
attack_types = ['Normal', 'DoS', 'Probe', 'R2L', 'U2R']

第一种情况：显示百分比

plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=True, title='Normalized confusion matrix')

效果：

第二种情况：显示数字

plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=False, title='Normalized confusion matrix')

效果：

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