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我想绘制一个混淆矩阵来显示分类器的性能,但它只显示标签的数量,而不是标签本身:

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pylab as pl
y_test=['business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business']

pred=array(['health', 'business', 'business', 'business', 'business',
       'business', 'health', 'health', 'business', 'business', 'business',
       'business', 'business', 'business', 'business', 'business',
       'health', 'health', 'business', 'health'], 
      dtype='|S8')

cm = confusion_matrix(y_test, pred)
pl.matshow(cm)
pl.title('Confusion matrix of the classifier')
pl.colorbar()
pl.show()

如何将标签(health,business..etc)添加到混淆矩阵中？

我有一个用sklearn.metrics.confusion_matrix.

现在，我想用 来绘制它sklearn.metrics.plot_confusion_matrix，但第一个参数是经过训练的分类器，如文档中所指定。问题是我没有分类器；结果是通过手动计算获得的。

是否仍然可以通过 scikit-learn 在一行中绘制混淆矩阵，还是必须使用 matplotlib 自己编写代码？