如何在 Python 中创建混淆矩阵的图像答案

【问题标题】：How to create image of confusion matrix in Python如何在 Python 中创建混淆矩阵的图像
【发布时间】：2021-03-26 18:50:01
【问题描述】：

我是 Python 和机器学习的新手。我正在研究多类分类（3类）。我想将混淆矩阵保存为图像。现在，sklearn.metrics.confusion_matrix() 帮助我找到混淆矩阵，例如：

array([[35, 0, 6],
   [0, 0, 3],
   [5, 50, 1]])

接下来，我想知道如何将这个混淆矩阵转换为图像并保存为png。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn confusion-matrix multiclass-classification

【解决方案1】：

选项1 ： h2>

从sklearn.metrics中获取混淆矩阵的数组后，可以使用matplotlib.pyplot.matshow()或seaborn.heatmap从该阵列生成混淆矩阵的曲线。

例如

import pandas as pd
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt

cfm = [[35, 0, 6],
       [0, 0, 3],
       [5, 50, 1]]
classes = ["0", "1", "2"]

df_cfm = pd.DataFrame(cfm, index = classes, columns = classes)
plt.figure(figsize = (10,7))
cfm_plot = sn.heatmap(df_cfm, annot=True)
cfm_plot.figure.savefig("cfm.png")

选项2 ： h2>

您可以使用sklearn直接从plot_confusion_matrix()直接从估计（即分类器）创建混淆矩阵的图像。

例如

cfm_plot = plot_confusion_matrix(<estimator>, <X>, <Y>)
cfm_plot.savefig("cfm.png")

两个选项使用savefig()将结果保存为png文件。 em>

ref：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.plot_confusion_matrix.html

【讨论】：

【解决方案2】：

要直观地查看分类报告，也许比保存奇数图更好的方法是将其保存为表格或类似表格的对象。

查看 sklearn 的 classification_report，它会生成一个漂亮的表格作为输出，它有一个参数 output_dict，默认情况下是 False，将其作为 true 传递

import json
from sklearn.metrics import classification_report

def save_json(obj, path):
    with open(path, 'w') as jf:
        json.dump(obj, jf)

report = classification_report(y_true, y_pred, output_dict=True)
save_json(report, 'path/to/save_dir/myreport.json'

您也可以尝试使用

获取结果字典的数据框

import pandas as pd

report_df = pd.DataFrame(report)
report_df.to_csv('saving/path/df.csv')

【讨论】：