为什么我的 sklearn.metrics chaos_matrix 输出看起来是转置的？答案

【问题标题】：Why does my sklearn.metrics confusion_matrix output look transposed?为什么我的 sklearn.metrics chaos_matrix 输出看起来是转置的？
【发布时间】：2020-02-10 21:13:17
【问题描述】：

我的理解是混淆矩阵应该在列中显示 TRUE 类，在行中显示 PREDICTED 类。因此，列的总和应该等于 TRUE 系列的 value_counts()。

我在这里提供了一个例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

pred = [0, 0, 0, 1]
true = [1, 1, 1, 1]

confusion_matrix(true, pred)

为什么这会给我以下输出？当然应该是那个转置？

array([[0, 0],
       [3, 1]], dtype=int64)

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn confusion-matrix

【解决方案1】：

使用sklearn可以随心所欲，只需适当更改以下代码

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(7,4))

ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(predict,y_test,labels=[1,0]),
                       display_labels=[1,0]).plot(values_format=".0f",ax=ax)

ax.set_xlabel("True Label")
ax.set_ylabel("Predicted Label")
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

混淆可能是因为sklearn 遵循与维基百科文章不同的混淆矩阵轴约定。 所以，回答您的问题：它以特定格式为您提供输出，因为sklearn 期望您以特定方式阅读它。

这里有两种不同的混淆矩阵的写法：

sklearn's way of reading/writing confusion matrix：行中的真实标签，列中的预测标签
wikipedia example 与 sklearn 相对

【讨论】：

【解决方案3】：

scikit-learn's confusion matrix 遵循特定的顺序和结构。

参考：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-confusion-matrix-py

【讨论】：