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如何在 Python 中绘制一个与此处显示的混淆矩阵类似的混淆矩阵，用于已经给定的混淆矩阵值？

在代码中，他们使用sklearn.metrics.plot_confusion_matrix基于事实和预测计算混淆矩阵的方法。

但就我而言，我已经计算了我的混淆矩阵。例如，我的混淆矩阵是（百分比值）：

[[0.612, 0.388]
 [0.228, 0.772]]

我正在尝试使用 plot_confusion_matrix，

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]

confusion_matrix(y_true, y_pred)

输出：

array([[1, 0],
       [1, 2]])

现在，在使用以下内容时；使用“类”或不使用“类”

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes=[0,1], title='Confusion matrix, without normalization')

或者

plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, title='Confusion matrix, without normalization')

除了里面的数字，我希望得到类似的输出，

绘制简单的图表，应该不需要估计器。

使用 mlxtend.plotting，

from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

binary1 = np.array([[4, 1],
                   [1, 2]])

fig, ax = plot_confusion_matrix(conf_mat=binary1)
plt.show()

它提供相同的输出。

基于此

它需要一个分类器，

disp = plot_confusion_matrix(classifier, X_test, y_test, …