python混淆矩阵函数,混淆矩阵怎么做

Python sklearn.metrics模块混淆矩阵常用函数

1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

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参数分别为y实际类别、预测类别、返回值要求（True返回正确的样本占比，false返回的是正确分类的样本数量）

eg：

import numpy as np

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = [0, 2, 1, 3]

y_true = [0, 1, 2, 3]

accuracy_score(y_true, y_pred)

0.5

accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)

2.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)

参数：真是类别，预测类别，目标类别名称

eg：

3.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)

输出为混淆矩阵

eg：

太多了，写3个常用的吧，具体参考help(metrics)

defcm_plot(y,yp):#参数为实际分类和预测分类

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix

#导入混淆矩阵函数

cm = confusion_matrix(y,yp)

#输出为混淆矩阵

importmatplotlib.pyplotasplt

#导入作图函数

plt.matshow(cm,cmap=plt.cm.Greens)

# 画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens

plt.colorbar()

# 颜色标签

forxinrange(len(cm)):

foryinrange(len(cm)):

plt.annotate(cm[x,y],xy=(x,y),horizontalalignment='center',verticalalignment='center')

#annotate主要在图形中添加注释

# 第一个参数添加注释

# 第一个参数是注释的内容

# xy设置箭头尖的坐标

#horizontalalignment水平对齐

#verticalalignment垂直对齐

#其余常用参数如下：

# xytext设置注释内容显示的起始位置

# arrowprops 用来设置箭头

# facecolor 设置箭头的颜色

# headlength 箭头的头的长度

# headwidth 箭头的宽度

# width 箭身的宽度

plt.ylabel('True label')# 坐标轴标签

plt.xlabel('Predicted label')# 坐标轴标签

returnplt

#函数调用

cm_plot(train[:,3],tree.predict(train[:,:3])).show()

Python hmmlearn中的混淆矩阵是怎么表示的

hmmlearn这个库有三种模型，分别是Gaussian，Multinomial和GMMHMM。这三种模型对应的就是三种emission

matrix（即混淆矩阵，也就是隐状态到观察态的概率）。Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布，即观察态是连续的。Multinomiual就是说混淆矩阵事一个Multibimiual

distribution，即观察态势离散的。GMMHMM则是说混淆矩阵是遵循gaussinan

mixture

分布，也是连续的。

题主问如何把混淆矩阵输入到模型里面。首先你要确定你的混淆矩阵的类型。对于Gaussian类型，就是把你希望的

mean和variance值放到模型里面。我就直接把文档里面的例子搬过来，例子里是建立了一个高斯分布的隐马尔科夫模型。

import

numpy

as

np

from

hmmlearn

import

hmm

#一个隐马尔科夫模型由（p向量，状态转移矩阵，混淆矩阵）来定义。

startprob

=

np.array([0.6,

0.3,

0.1])

#

定义初始状态的概率

transmat

=

np.array([[0.7,

0.2,

0.1],

[0.3,

0.5,

0.2],

[0.3,

0.3,

0.4]])#定义转移矩阵的概率

means

=

np.array([[0.0,

0.0],

[3.0,

-3.0],

[5.0,

10.0]])

#定义混淆矩阵的均值

covars

=

np.tile(np.identity(2),

(3,

1,

1))#

定义混淆矩阵的方差

model

=

hmm.GaussianHMM(3,

"full",

startprob,

transmat)#

定义一个混淆矩阵为高斯分布的隐马尔科夫模型。

这里‘full’的意思就是说你输入的方差矩阵每个元素都给出了，不是一个只是对角线上的元素为0的矩阵

model.means_

=

means

model.covars_

=

covars#把你希望的均值方差输入你定义的模型里面，到此你就把混淆矩阵输入进模型了

X,

Z

=

model.sample(100)

对于Multinomial

和

GMM，我还没用，不过Multinomial应该是需要你自己手动输入隐状态到观察态的概率的，而GMM应该是和Gaussian类型类似，只是需要多输入一个权重因子。

对于第二个问题，covariance_type意思是你的混淆矩阵的covariance

matrix是什么类型，比如若只是对角线上的元素不为0，则把covariance_type设为‘diag’。

python评分卡之LR及混淆矩阵、ROC

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn import linear_model

# 读取数据

sports = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Run or Walk.csv')

# 提取出所有自变量名称

predictors = sports.columns[4:]

# 构建自变量矩阵

X = sports.ix[:,predictors]

# 提取y变量值

y = sports.activity

# 将数据集拆分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 1234)

# 利用训练集建模

sklearn_logistic = linear_model.LogisticRegression()

sklearn_logistic.fit(X_train, y_train)

# 返回模型的各个参数

print(sklearn_logistic.intercept_, sklearn_logistic.coef_)

# 模型预测

sklearn_predict = sklearn_logistic.predict(X_test)

# 预测结果统计

pd.Series(sklearn_predict).value_counts()

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 导入第三方模块

from sklearn import metrics

# 混淆矩阵

cm = metrics.confusion_matrix(y_test, sklearn_predict, labels = [0,1])

cm

Accuracy = metrics.scorer.accuracy_score(y_test, sklearn_predict)

Sensitivity = metrics.scorer.recall_score(y_test, sklearn_predict)

Specificity = metrics.scorer.recall_score(y_test, sklearn_predict, pos_label=0)

print('模型准确率为%.2f%%:' %(Accuracy*100))

print('正例覆盖率为%.2f%%' %(Sensitivity*100))

print('负例覆盖率为%.2f%%' %(Specificity*100))

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 混淆矩阵的可视化

# 导入第三方模块

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制热力图

sns.heatmap(cm, annot = True, fmt = '.2e',cmap = 'GnBu')

plt.show()

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 绘制ROC曲线

# 计算真正率和假正率

fpr,tpr,threshold = metrics.roc_curve(y_test, sm_y_probability)

# 计算auc的值 

roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr)

# 绘制面积图

plt.stackplot(fpr, tpr, color='steelblue', alpha = 0.5, edgecolor = 'black')

# 添加边际线

plt.plot(fpr, tpr, color='black', lw = 1)

# 添加对角线

plt.plot([0,1],[0,1], color = 'red', linestyle = '--')

# 添加文本信息

plt.text(0.5,0.3,'ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)

# 添加x轴与y轴标签

plt.xlabel('1-Specificity')

plt.ylabel('Sensitivity')

plt.show()

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

#ks曲线   链接：  风控数据分析学习笔记（二）Python建立信用评分卡 -

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(1 - threshold, tpr, label='tpr')# ks曲线要按照预测概率降序排列，所以需要1-threshold镜像

ax.plot(1 - threshold, fpr, label='fpr')

ax.plot(1 - threshold, tpr-fpr,label='KS')

plt.xlabel('score')

plt.title('KS Curve')

plt.ylim([0.0, 1.0])

plt.figure(figsize=(20,20))

legend = ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

python3.5做分类时，混淆矩阵加在哪一步

preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。

1.输入

从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。

2.处理

[python] view plain copy

def my_preprocessing(train_data):

from sklearn import preprocessing

X_normalized = preprocessing.normalize(train_data ,norm = "l2",axis=0)#使用l2范式，对特征列进行正则

return X_normalized

def my_feature_selection(data, target):

from sklearn.feature_selection import SelectKBest

from sklearn.feature_selection import chi2

data_new = SelectKBest(chi2, k= 50).fit_transform(data,target)

return data_new

def my_PCA(data):#data without target, just train data, withou train target.

from sklearn import decomposition

pca_sklearn = decomposition.PCA()

pca_sklearn.fit(data)

main_var = pca_sklearn.explained_variance_

print sum(main_var)*0.9

import matplotlib.pyplot as plt

n = 15

plt.plot(main_var[:n])

plt.show()

def clf_train(data,target):

from sklearn import svm

#from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = svm.SVC(C=100,kernel="rbf",gamma=0.001)

clf.fit(data,target)

#clf_LR = LogisticRegression()

#clf_LR.fit(x_train, y_train)

#y_pred_LR = clf_LR.predict(x_test)

return clf

def my_confusion_matrix(y_true, y_pred):

from sklearn.metrics import confusion_matrix

labels = list(set(y_true))

conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = labels)

print "confusion_matrix(left labels: y_true, up labels: y_pred):"

print "labels\t",

for i in range(len(labels)):

print labels[i],"\t",

print

for i in range(len(conf_mat)):

print i,"\t",

for j in range(len(conf_mat[i])):

print conf_mat[i][j],'\t',

print

print

def my_classification_report(y_true, y_pred):

from sklearn.metrics import classification_report

print "classification_report(left: labels):"

print classification_report(y_true, y_pred)

my_preprocess()函数：

主要使用sklearn的preprocessing函数中的normalize()函数，默认参数为l2范式，对特征列进行正则处理。即每一个样例，处理标签，每行的平方和为1.

my_feature_selection()函数：

使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数，若是用词袋提取了很多维的稀疏特征，有必要使用卡方选取前k个有效的特征。

my_PCA()函数：

主要用来观察前多少个特征是主要特征，并且画图。看看前多少个特征占据主要部分。

clf_train()函数：

可用多种机器学习算法，如SVM, LR, RF, GBDT等等很多，其中像SVM需要调参数的，有专门调试参数的函数如StratifiedKFold()（见前几篇博客）。以达到最优。

my_confusion_matrix()函数：

主要是针对预测出来的结果，和原来的结果对比，算出混淆矩阵，不必自己计算。其对每个类别的混淆矩阵都计算出来了，并且labels参数默认是排序了的。

my_classification_report()函数：

主要通过sklearn.metrics函数中的classification_report()函数，针对每个类别给出详细的准确率、召回率和F-值这三个参数和宏平均值，用来评价算法好坏。另外ROC曲线的话，需要是对二分类才可以。多类别似乎不行。

主要参考sklearn官网

python是否有绘制混淆矩阵的函数，怎么来实现

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""绘制混淆矩阵图"""

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import confusion_matrix

def confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth, y_predict, cmap=plt.cm.Blues):

"""Matplotlib绘制混淆矩阵图

parameters

----------

y_truth: 真实的y的值, 1d array

y_predict: 预测的y的值, 1d array

cmap: 画混淆矩阵图的配色风格, 使用cm.Blues，更多风格请参考官网

"""

cm = confusion_matrix(y_truth, y_predict)

plt.matshow(cm, cmap=cmap)  # 混淆矩阵图

plt.colorbar()  # 颜色标签

for x in range(len(cm)):  # 数据标签

for y in range(len(cm)):

plt.annotate(cm[x, y], xy=(x, y), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')

plt.ylabel('True label')  # 坐标轴标签

plt.xlabel('Predicted label')  # 坐标轴标签

plt.show()  # 显示作图结果

if __name__ == '__main__':

y_truth = [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]

y_predict = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]

confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth, y_predict)