如何在Python中使用字符串轴而不是整数绘制混淆矩阵？

什么是混淆矩阵？

在机器学习中，我们通常会使用训练集和测试集作为模型评估的基础。混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种常用的评估方法，用于评估分类模型的准确性。它将预测结果和真实结果以二维表格的形式呈现，可以更直观地了解模型的精准率、召回率等评估指标。

混淆矩阵通常长这样：

	预测正例	预测反例
真实正例	TP	FN
真实反例	FP	TN

模型的分类结果包括四种情况：

True Positive（真正例）：实际为正例，模型预测为正例
False Positive（假正例）：实际为反例，模型预测为正例
False Negative（假反例）：实际为正例，模型预测为反例
True Negative（真反例）：实际为反例，模型预测为反例

Python绘制混淆矩阵

我们通常使用Python的Matplotlib库来绘制混淆矩阵。在Matplotlib中，绘制混淆矩阵需要用到imshow函数。因此，我们首先需要导入该函数。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要将混淆矩阵中的各项指标（即TP, FP, FN, TN）转化为Python中的二维数组形式。默认情况下，imshow函数将使用整数轴绘制混淆矩阵，这在可视化时缺乏直观性。因此，我们需要将整数轴转换为字符串轴。转换之后，我们就可以使用下面这个例子程序绘制一张混淆矩阵网络图：

import numpy as np
import itertools

def plot_confusion_matrix(cm, classes,
                          normalize=False,
                          title='Confusion matrix',
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    该函数使用矩阵方式绘制混淆矩阵
    """
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.tight_layout()

# Test
cm = np.array([[50, 10], [5, 35]])
classes = ['Cat', 'Dog']
plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=True)
plt.show()

输出结果应该类似于下面这样：

Normalized confusion matrix
[[0.83333333 0.16666667]
 [0.125      0.875     ]]

从整数轴到字符串轴的转换

我们将混淆矩阵中的类别名称从‘0’和‘1’（或其他整数）转换为字符串，则需要将类别名称与整数对应起来。我们可以利用字典来实现这个过程。例如，假设我们有4个类别，我们可以用下面的代码将它们编码为整数：

class_to_idx = {'class1': 0, 'class2': 1, 'class3': 2, 'class4': 3}

接下来，我们需要将整数轴转换为字符串轴。为此，我们可以使用pyplot中的xticks和yticks函数。

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(cm, cmap='Blues')
# ax.grid(False)  # 可以用此语句取消网格
ax.set_xticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_yticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_xticklabels(classes)
ax.set_yticklabels(classes)
plt.show()

在这里，我们输入的是混淆矩阵矩阵cm和类别名称列表classes。我们首先获取子图和子图轴对象，并使用imshow函数将cm绘制为矩阵。我们随后将刻度位置设置为类别名称，并设置其显示标签。