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python混淆矩阵函数,混淆矩阵怎么做
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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)
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()
相关问答
Q1: 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’。
Q2: 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()
Q3: 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",
for i in range(len(conf_mat)):
print i,"\t",
for j in range(len(conf_mat[i])):
print conf_mat[i][j],'\t',
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
Q4: 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)
