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我正在使用 jupyterlab
,专门渲染一个混淆矩阵。但是,在渲染矩阵时,似乎有什么不对劲,因为图形没有完全渲染。
我已经安装了 sklearn 包,但仍然是同样的问题。我尝试了不同的替代方案,但仍然呈现了一个剪断的混淆矩阵。
下面是一个我知道会呈现正确混淆矩阵的代码示例。
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
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`.
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
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)
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')
# Compute confusion matrix
cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, yhat, labels=[2,4])
np.set_printoptions(precision=2)
print (classification_report(y_test, yhat))
# Plot non-normalized confusion matrix
plt.figure()
plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=['Benign(2)','Malignant(4)'],normalize= False, title='Confusion matrix')
从上面的代码中,我得到了这个混淆矩阵:
但是,我希望有一个非剪断的混淆矩阵,例如:
致谢:@Calvin Duy Canh Tran
2019-08-05 更新:
为了不怀疑上面使用的代码,我使用了额外的引用:相反,我尝试了作为混淆矩阵文档示例之一的代码是 scikit-learn
.链接是这个https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html
在运行上述代码之前,我安装了相应的模块:
pip install -q scikit-plot
不幸的是,输出继续渲染截断的矩阵(见图片):
正确的输出应该是这个(忽略方向):
最佳答案
matplotlib 版本 3.1.1 和 scikit-plot 之间似乎存在冲突。引用这个 GitHub issue , 这显示了类似的问题。
将 matplotlib 降级到版本 3.1.0 可以立即修复。
关于python - 渲染混淆矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57329189/
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