confusion matrix heatmap
En confusion matrix heatmap er en grafisk repræsentation af en forvirringsmatrix, hvor celleværdier farvekodes for at visualisere klassifikationsydelse.
Kort fortalt
Det er en farvelagt tabel, der viser, hvor godt en klassifikationsmodel forudsiger hver klasse, så det er nemt at se fejl.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- begynder
Betydninger
1- 1
En visualisering af en forvirringsmatrix, hvor hver celle er farvet efter antallet af prædiktioner, typisk i en varmekort-stil.
- Efter træning af modellen blev en confusion matrix heatmap brugt til at analysere fejlklassifikationer. — Eksempel
- Seaborns heatmap-funktion gør det let at plotte en pæn confusion matrix heatmap. — Eksempel
Hvornår bruges det
Bruges i modelvurdering til hurtigt at identificere, hvilke klasser der ofte forveksles, ofte med matplotlib eller seaborn.
Kodeeksempel
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='d')
plt.xlabel('Prediced')
plt.ylabel('True')
plt.show()Brug af seaborn til at plotte en confusion matrix heatmap med annotations og blåt farveskema.
Oprindelse
Udtrykket er en sammensætning af 'confusion matrix' (forvirringsmatrix) og 'heatmap' (varmekort), en visualiseringsteknik.