Matplotlib绘制混淆矩阵的实现
发布时间：2026-10-14 |
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本文介绍如何使用Matplotlib绘制机器学习多分类模型的混淆矩阵，涵盖显示百分比和具体数值两种场景。通过示例代码展示如何配置参数以生成清晰的可视化图表，适用于论文撰写及模型评估分析。
针对机器学习中的多分类模型，除了精度指标外，混淆矩阵和分类报告也是常用的评估手段。本文将演示如何绘制混淆矩阵，这一图表在学术论文中十分常见。
具体实现代码如下：
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
"""
- cm : 计算出的混淆矩阵的值
- classes : 混淆矩阵中每一行每一列对应的列
- normalize : True:显示百分比, False:显示个数
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("显示百分比：")
np.set_printoptions(formatter={'float': '{: 0.2f}'.format})
print(cm)
else:
print('显示具体数字：')
print(cm)
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classes)
# matplotlib版本问题，如果不加下面这行代码，则绘制的混淆矩阵上下只能显示一半，有的版本的matplotlib不需要下面的代码，分别试一下即可
plt.ylim(len(classes) - 0.5, -0.5)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.show()
使用的测试数据如下：
cnf_matrix = np.array([[8707, 64, 731, 164, 45],
[1821, 5530, 79, 0, 28],
[266, 167, 1982, 4, 2],
[691, 0, 107, 1930, 26],
[30, 0, 111, 17, 42]])
attack_types = ['Normal', 'DoS', 'Probe', 'R2L', 'U2R']
第一种情况：显示百分比
plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=True, title='Normalized confusion matrix')
运行效果如下：
第二种情况：显示具体数字
plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_types, normalize=False, title='Normalized confusion matrix')
运行效果如下：
以上就是关于Matplotlib绘制混淆矩阵的实现方法，更多相关Matplotlib与混淆矩阵的内容，请查阅本站历史文章或继续浏览后续内容，感谢支持！
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