python - 构建缺失数据的混淆矩阵

Question

我正在构建一个包含 4 个类(1.0、2.0、3.0、4.0)的混淆矩阵

但是，在某些情况下，预期数组和预测数组都只有 3 个类别:

>> expected
array([ 3.,  2.,  4.])
>> predicted
array([4.0, 2.0, 3.0])

因此，得到的混淆矩阵只有 3x3 矩阵:

from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(expected, predicted)

array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]])

在这种情况下我该如何制作 4x4 混淆矩阵？

Answer 1

是的，你可以。如果您使用 labels 关键字参数，您可以打印所有类的混淆矩阵。

>>>confusion_matrix(expected,predicted,labels=[1.,2.,3.,4.])
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 1, 0]])

一个有用的链接是 confusion_matrix docs