为什么我的sklearn confusion_matrix和plot_confusion_matrix的值不相等？

sklearn中的confusion_matrix和plot_confusion_matrix的值不相等的问题可能是由于以下几个原因造成的：

基础概念

• Confusion Matrix（混淆矩阵）：是一个表格，用来描述分类模型的性能，它显示了实际类别与模型预测类别之间的比较。
• plot_confusion_matrix：是sklearn.metrics中的一个函数，用于可视化混淆矩阵。

可能的原因

1. 数据预处理差异：在计算混淆矩阵之前，数据可能经过了不同的预处理步骤，比如缺失值处理、特征缩放等，这些步骤可能会影响最终的计算结果。
2. 模型预测输出：plot_confusion_matrix函数在内部调用了confusion_matrix，但如果在调用这两个函数之间对模型的预测结果进行了修改，那么结果可能会不一致。
3. 类别标签不一致：在计算混淆矩阵时使用的类别标签与绘图时使用的类别标签不一致，也会导致结果不相等。
4. 数值精度问题：由于浮点数的精度问题，计算结果可能会有微小的差异。

解决方法

1. 确保数据一致性：确保在计算混淆矩阵和绘图时使用的数据是一致的，没有经过额外的处理。
2. 检查模型预测：确认在调用confusion_matrix和plot_confusion_matrix之间没有修改模型的预测结果。
3. 统一类别标签：确保在两个函数中使用相同的类别标签。
4. 数值稳定性：对于数值精度问题，可以尝试使用numpy的allclose函数来比较两个矩阵是否在数值上足够接近。

示例代码

from sklearn.metrics import confusion_matrix, plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_true是真实标签，y_pred是模型预测的标签
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(cm)

# 绘制混淆矩阵
disp = plot_confusion_matrix(estimator=None, X=None, y_true=y_true, y_pred=y_pred,
                             display_labels=['Class 0', 'Class 1'], cmap=plt.cm.Blues)
disp.ax_.set_title('Confusion Matrix')
plt.show()

参考链接

• sklearn.metrics.confusion_matrix
• sklearn.metrics.plot_confusion_matrix

通过上述步骤，你应该能够诊断并解决confusion_matrix和plot_confusion_matrix值不相等的问题。如果问题依然存在，可能需要进一步检查代码中的其他潜在差异。