python画混淆矩阵 confusion matrix

sklearn.metrics.plot_confusion_matrix可以直接画混淆矩阵, 但是好像要传入sklearn的classifier.
贴一个自己写的函数, 自己定义起来比较方便:

def plot_confusion_matrix(cm, classes,normalize=False,title='Confusion matrix',cmap=plt.cm.Blues):"""This function prints and plots the confusion matrix.Normalization can be applied by setting `normalize=True`."""plt.title(title)tick_marks = np.arange(len(classes))plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)plt.yticks(tick_marks, classes)if normalize:cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]cm = np.round(cm,2) # 保留两位有效数字print("Normalized confusion matrix")else:print('Confusion matrix, without normalization')print(cm)plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)plt.colorbar()thresh = cm.max() / 2.for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):plt.text(j, i, cm[i, j],horizontalalignment="center",color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")plt.tight_layout()plt.ylabel('True label')plt.xlabel('Predicted label')

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