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(13个答案)
20小时前关门了。
我有一个3混淆矩阵,每一个相关的算法(SVM,LR,RF)
这是我的代码的混淆矩阵的SVM,LR和RF:
import seaborn as sn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
svm_A = [[11,1],
[2,2]]
df_cm = pd.DataFrame(svm_A, index = [i for i in "01"],
columns = [i for i in "01"])
plt.figure(figsize = (10,7))
sn.heatmap(df_cm, annot=True)
RF_A = [[12,0],
[3,1]]
df_cm = pd.DataFrame(RF_A, index = [i for i in "01"],
columns = [i for i in "01"])
plt.figure(figsize = (10,7))
sn.heatmap(df_cm, annot=True)
LR_A = [[11,1],
[2,2]]
df_cm = pd.DataFrame(RF_A, index = [i for i in "01"],
columns = [i for i in "01"])
plt.figure(figsize = (10,7))
sn.heatmap(df_cm, annot=True)
我想把三个情节并排放在一起。
我该怎么做呢?
1条答案
按热度按时间w8biq8rn1#
您可以使用这种模块化的方法,灵活地添加更多的算法(在
data
中添加一个新的dict),并在一个地方修改绘制每个混淆矩阵的代码。