在机器学习中,混淆矩阵可以可视化预测的结果情形。即可以方便的看出模型是否将集中不同的类混淆。
比如说 (图片来自scikit-learn https://scikitlearn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html:
example
对角斜着的是真实和预测结果相同的,其他部分为不一致的。
confusion_matrix()用法如下:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]
confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant", "bird", "cat"]) # labels可以按照想要的顺序输出矩阵
返回: array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]])
画成上边的图表也就是: ant bird cat ant 2 0 0 bird 0 0 1 cat 1 0 2