`sklearn.metrics`.ConfusionMatrixDisplay¶

class sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay¶

Visualización de la matriz de confusión.

Se recomienda utilizar plot_confusion_matrix para crear una ConfusionMatrixDisplay. Todos los parámetros se almacenan como atributos.

Más información en el Manual de Usuario.

Parámetros

confusion_matrixndarray de forma (n_samples, n_classes): Matriz de confusión.
display_labelsndarray de forma (n_classes,), default=None: Las etiquetas de visualización para la gráfica. Si es None, las etiquetas de visualización se establecen de 0 a n_classes - 1.

Atributos

im_AxesImage de matplotlib: Imagen que representa la matriz de confusión.
text_ndarray de forma (n_classes, n_classes), dtype=matplotlib Text, o None: Arreglo de ejes de matplotlib. None si include_values es falso.
ax_Ejes de matplotlib: Ejes con matriz de confusión.
figure_Figura de matplotlib: Figura que contiene la matriz de confusión.

Ver también

confusion_matrix: Calcula la matriz de confusión para evaluar la precisión de una clasificación.
plot_confusion_matrix: Gráfica de la Matriz de Confusión.

Ejemplos

>>> from sklearn.datasets import make_classification
>>> from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> X, y = make_classification(random_state=0)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
...                                                     random_state=0)
>>> clf = SVC(random_state=0)
>>> clf.fit(X_train, y_train)
SVC(random_state=0)
>>> predictions = clf.predict(X_test)
>>> cm = confusion_matrix(y_test, predictions, labels=clf.classes_)
>>> disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,
...                               display_labels=clf.classes_)
>>> disp.plot() 

Métodos

plot

Visualización de la gráfica.

plot()¶

Visualización de la gráfica.

Parámetros

include_valuesbooleano, default=True: Incluye valores en la matriz de confusión.
cmapcadena de caracteres o matplotlib Colormap, default=”viridis”: Mapa de colores reconocido por matplotlib.
xticks_rotation{“vertical”, “horizontal”} o flotante, default=”horizontal”: Rotación de etiquetas xtick.
values_formatcadena de caracteres, default=None: Especificación de formato para los valores en la matriz de confusión. Si en None, la especificación de formato es “d” o “.2g” que sea más corta.
axejes matplotlib, default=None: Objeto de ejes en los que dibujar. Si es None, se crea una nueva figura y ejes.
colorbarbooleano, default=True: Añadir o no una barra de colores al gráfico.

Devuelve

displayConfusionMatrixDisplay

Ejemplos usando `sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay`¶

sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay¶

Ejemplos usando sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay¶

`sklearn.metrics`.ConfusionMatrixDisplay¶

Ejemplos usando `sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay`¶