1. 计算混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入计算混淆矩阵的包C1= confusion_matrix(True_label, T_predict1) #True_label 真实标签 shape=(n,1);T_predict1 预测标签 shape=(n,1)

2. 用seaborn的热力图画混淆矩阵图

import seaborn as sns #导入包
xtick=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']
ytick=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']sns.heatmap(C1,fmt='g', cmap=name,annot=True,cbar=False,xticklabels=xtick, yticklabels=ytick) #画热力图,annot=True 代表 在图上显示 对应的值， fmt 属性 代表输出值的格式，cbar=False, 不显示 热力棒
plt.show()

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