Python混淆矩阵保留小数位数及其可视化
在机器学习和数据分析领域，混淆矩阵是一个非常重要的工具。它帮助我们评估分类模型的性能。然而，默认情况下，Python中的混淆矩阵可能不会显示足够的小数位数，这可能会导致评估结果不够精准。在本文中，我们将探讨如何使用Python创建混淆矩阵，并保留小数位数。同时，我们还将展示如何利用甘特图和饼状图进行可视化。
一、混淆矩阵基础知识
混淆矩阵是一个表格，用于总结分类模型的预测结果。它具体展示了真实分类和预测分类之间的关系。通常情况，混淆矩阵会包含以下四个指标：
- 真阳性 (TP)：正确预测为正类的样本数量
- 假阳性 (FP)：错误预测为正类的样本数量
- 真阴性 (TN)：正确预测为负类的样本数量
- 假阴性 (FN)：错误预测为负类的样本数量
1.1 创建混淆矩阵的代码示例
我们利用sklearn库来创建混淆矩阵。以下是简单的代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
# 创建虚拟数据
y_true = np.random.choice([0, 1], size=100) # 真实标签
y_pred = np.random.choice([0, 1], size=100) # 预测标签
# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 使用seaborn可视化混淆矩阵
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt=".2f", cmap="Blues", cbar=False,
xticklabels=['Predicted 0', 'Predicted 1'],
yticklabels=['Actual 0', 'Actual 1'])
plt.ylabel('Actual Label')
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()
在上述代码中，fmt=".2f"用于将小数点后保留两位数字。你可以根据需要将.2f替换为其他值，以保留不同的小数位数。
二、混淆矩阵的可视化
为了提高混淆矩阵的可读性，我们可以将其可视化。在上面的代码示例中，我们使用seaborn库的heatmap功能进行可视化。我们还可以通过合适的配色和标签来增强可视化效果。
三、使用甘特图和饼状图进行可视化
3.1 甘特图
甘特图是项目管理中常用的一种图表，可以帮助我们可视化任务的时间安排。以下是用mermaid语法创建的甘特图示例：
gantt
title 混淆矩阵可视化项目
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据准备
数据采集 :a1, 2023-10-01, 5d
数据清洗 :after a1 , 3d
section 模型训练
模型选择 :2023-10-09 , 2d
模型评估 :after a1 , 3d
section 可视化
混淆矩阵可视化 :2023-10-15 , 2d
3.2 饼状图
饼状图是另一种常用的可视化图形，可以帮助我们理解分类结果的分布。这里同样用mermaid语法创建一个饼状图的示例：
pie
title 混淆矩阵各项比例
"真阳性": 30
"假阳性": 10
"真阴性": 50
"假阴性": 10
四、结论
本文详细介绍了如何在Python中创建混淆矩阵并保留小数位数。通过使用sklearn和seaborn，我们得以进行有效的可视化。除了混淆矩阵的可视化示例，我们还展示了如何用甘特图和饼状图来更全面地理解项目参与情况和结果分布。这些工具为数据分析提供了多维的视角，帮助研究者更深入地了解模型性能。
在你进行模型评估时，希望你能够灵活运用本文介绍的知识和工具，提升你在数据科学和机器学习中的分析能力。
