如何在 Python 中创建混淆矩阵图像

Question

我是 Python 和机器学习的新手。我正在研究 multi-class classification (3 classes)。我想将混淆矩阵保存为图像。现在，sklearn.metrics.confusion_matrix() 帮助我找到像这样的混淆矩阵：

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成图像并保存为png。

Answer 1

选项 1:

从 sklearn.metrics 获得混淆矩阵数组后，您可以使用 matplotlib.pyplot.matshow() 或 seaborn.heatmap 从该数组生成混淆矩阵图。

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:

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

例如

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

两个选项都使用savefig()将结果保存为png文件。

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

Answer 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 table，或一些类似 table 的对象。

参见 sklearn 的 classification_report，它产生一个很好的 table 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'

您还可以尝试使用

获取结果字典的数据帧

import pandas as pd

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

如何在 Python 中创建混淆矩阵图像

How to create image of confusion matrix in Python

python

machine-learning

scikit-learn

confusion-matrix

multiclass-classification

选项 1:

选项 2: