python制表混淆矩阵

Question

在我的 sklearn 逻辑回归模型中，我使用metrics.confusion_matrix命令获得了一个混淆矩阵。数组看起来像这样

array([[51,  0],
   [26,  0]])

忽略模型做得很糟糕的事实，我试图了解以漂亮的方式制表此矩阵的最佳方法是什么

我正在尝试使用tabulate 包，此代码部分适用于我

print tabulate(cm,headers=['Pred True', 'Pred False']) 

因为它给出了输出

  Pred True    Pred False
-----------  ------------
     51             0
     26             0

编辑

要插入行名称，我意识到插入元素而不是 zip 会有所帮助

cm_list=cm.tolist()
cm_list[0].insert(0,'Real True')
cm_list[1].insert(0,'Real False')
print tabulate(cm_list,headers=['Real/Pred','Pred True', 'Pred False'])

因为它给

Real/Pred      Pred True    Pred False
-----------  -----------  ------------
Real True             51             0
Real False            26             0

但是，仍然想知道是否有更快或替代的美化混淆矩阵的方法。（我在网上找到了一些绘图示例，但我不需要那个）

谢谢，

Answer 1

您是否考虑过创建图形而不是表格？改编scikit-learn 示例中的一些代码，您可以获得一个看起来不错的图，它显示了您想要的内容。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(target_names))
    plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, target_names)
    plt.tight_layout()

    width, height = cm.shape

    for x in xrange(width):
        for y in xrange(height):
            plt.annotate(str(cm[x][y]), xy=(y, x), 
                        horizontalalignment='center',
                        verticalalignment='center')
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')

cm = np.array([[13,  0,  0],[ 0, 10,  6],[ 0,  0,  9]])
plot_confusion_matrix(cm, ['A', 'B', 'C'])