我有2个numpy
数组,y_actual
(实际值)和y_pred
(ML模型预测),都具有0或1的二进制值。
当前,我正在根据以下语法形成confusion matrix
:-
df_confusion = pd.crosstab(y_actual, y_pred, rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'], margins=True)
print('Confusion Matrix:')
print(df_confusion)
但是,我检查了SO和其他文档,却找不到包含最少代码的全面示例,这可以帮助我完成以下任务:-
matplotlib
或Seaborn
,其中显示每个类的实际样本数,旁边还有0的名称标签为Class A
,和1为Class B
。此外,如问题中所述,目标是将第0类标记为Class A
,将第1类标记为Class B
,因为目前这些标记仅显示为0
和{{ 1}},看起来不太连贯。我希望使用最少的代码来完成相同的任务,并生成连贯且美观的混淆矩阵图。在这方面的任何帮助都将受到高度赞赏。
答案 0 :(得分:2)
我将带您到Kaggle,它有很多资源。您应该能够轻松调整以下示例以适合您的需求。
<script src='https://code.jquery.com/jquery-2.1.3.min.js'></script>
<div id = "script" arr= "<%=arr%>" ></div>
<script>
function renderBlock(){
var arr = document.getElementById("script").getAttribute('arr');
console.log(arr.length);
$("#blockView").empty();
for (var i=0; i < arr.length;i++){
for (var j=0; j < arr[0].length;i++){
$('#blockView').append('<button>'+arr[i][j]+'</button');
}
}
}
renderBlock();
</script>