Python 二分类混淆矩阵评估及可视化 - 使用SVC模型

以下是使用Python代码进行二分类混淆矩阵评估并以图形形式输出结果的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 创建SVC分类器
clf = SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 绘制混淆矩阵图
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

该代码示例使用SVC分类器进行模型训练和预测，并计算混淆矩阵，然后利用seaborn库绘制混淆矩阵图。混淆矩阵图能够直观地展示预测结果与真实标签的对应关系，帮助评估模型的分类性能。

代码说明:

• confusion_matrix(y_test, y_pred)：计算混淆矩阵，其中y_test为真实标签，y_pred为预测标签。
• sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')：使用seaborn库绘制混淆矩阵热力图，annot=True显示每个单元格的值，cmap='Blues'设置颜色方案。
• plt.xlabel('Predicted') 和 plt.ylabel('Actual')：设置横轴和纵轴的标签。
• plt.show()：显示绘制的混淆矩阵图。

通过运行上述代码，你将获得一个绘制了二分类混淆矩阵的图形结果，能够帮助你直观地评估模型的分类性能。