分類子なしでscikit-learnを使用して混同行列をプロットする
sklearn.metrics.confusion_matrixで作成した混同行列があります。
ここで、sklearn.metrics.plot_confusion_matrixでプロットしたいと思いますが、最初のパラメータは documentation で指定されているトレーニング済みの分類子です。問題は、分類子がないことです。結果は手動計算で得られました。
Scikit-learnを介して混同行列を1行にプロットすることはまだ可能ですか、それともmatplotlibを使用して自分でコーディングする必要がありますか？
前もって感謝します！
_plot_confusion_matrix_を直接インポートできるという事実は、最新バージョンのscikit-learn（0.22）がインストールされていることを示唆しています。したがって、plot_confusion_matrix()のソースコードを見て、estimatorの使用方法を確認できます。
ここでは最新のソース から、推定量は次の目的で使用されます。
- _
confusion_matrix_を使用した混同行列の計算 - ラベルを取得する（混同行列の0、1、2 ..に対応するyの一意の値）
したがって、これら2つがすでにある場合は、以下の部分が必要です。
_import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,
display_labels=display_labels)
# NOTE: Fill all variables here with default values of the plot_confusion_matrix
disp = disp.plot(include_values=include_values,
cmap=cmap, ax=ax, xticks_rotation=xticks_rotation)
plt.show()
_コメントのNOTEを見てください。
古いバージョンの場合、matplotlibパーツがどのようにコーディングされているかを以下で確認できます。