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如何从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签?

从scikit-learn获取混淆矩阵的行/列标签可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
  1. 定义真实标签和预测标签:
代码语言:txt
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y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])
  1. 计算混淆矩阵:
代码语言:txt
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cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
  1. 获取行/列标签:
代码语言:txt
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labels = np.unique(y_true)

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 0, 1])

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
labels = np.unique(y_true)

print("混淆矩阵:")
print(cm)
print("行/列标签:")
print(labels)

混淆矩阵是一个二维数组,行标签和列标签分别表示真实标签和预测标签的取值。行/列标签可以通过np.unique()函数获取,该函数返回数组中的唯一值,并按升序排列。

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