使用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix 函数时，它会绘制一个混淆矩阵，其中实际值作为行，预测值作为列。但是，我看到的所有其他来源都将矩阵设置为实际值作为列并预测为行。坦率地说，这种方法似乎更好，而 Sklearn 的方法确实令人困惑。
如果绘图以这种格式显示矩阵，那就太好了。我将如何实现这一目标？
这个thread 接近回答，但它没有直接回答。
【问题讨论】：
标签： python pandas machine-learning scikit-learn classification
似乎 Sklearn 提供了另一个函数来显示混淆矩阵。它不采用估计器和验证集，而是直接接受矩阵并绘制它：
import numpy as np
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# Create the CM
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# Flip it using Numpy and feed it to the display function
cmp = ConfusionMatrixDisplay(cm, display_labels=['label_1', 'label_2'])
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
cmp.plot();
它还具有display_labels 参数以在绘图前接受自定义类标签。当我们为函数提供一个倒置矩阵时，添加自定义轴标签很重要。这是函数的文档：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay.html
【讨论】：