我试图用混淆矩阵来评估我的renet 50模型，但混淆矩阵看起来像这样：
matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred, normalize="pred")
print(matrix)
# output
array([[1, 0],
[1, 2]], dtype=int64)字符串
我使用scikit-learn生成混淆矩阵，使用tf keras制作模型
但有没有办法绘制/可视化混淆矩阵？
我已经尝试使用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix(matrix)
这个：How to plot Confusion Matrix但是我得到了这个：
x1c 0d1x的数据
1条答案
按热度按时间gijlo24d1#
包括以下导入：
字符串
现在，调用
ConfusionMatrixDisplay函数并将matrix作为参数传递，如下所示：型
此外，可以在
ConfusionMatrixDisplay函数中将normalize参数设置为True，以在图中显示归一化计数。查看docs以获取更多参考和其他可接受的参数。