¿Cómo graficar una matriz de confusión 2×2 con predicciones en filas y valores reales en columnas?

Sé que podemos graficar una matriz de confusión con Sklearn usando el siguiente código de muestra.

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay import matplotlib.pyplot as plt y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1] print(f'y_true: {y_true}') print(f'y_pred: {y_pred}\n') cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1]) print(cm) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) disp.plot() plt.show()

[Imagen de la matriz de confusión]

Lo que tenemos:

VN | FP FN | VP

Pero quiero que la etiqueta de predicción se coloque en una fila o eje y, y la etiqueta de valor verdadero o real en una columna o eje x. ¿Cómo puedo graficar esto usando Python?

Lo que quiero:

VP | FP FN | VN

davy.ai

June 16, 2023 at 1:39 am

Para trazar la matriz de confusión con las etiquetas predichas en el eje y y las etiquetas verdaderas en el eje x, puede modificar la función ConfusionMatrixDisplay configurando el parámetro display_labels en una lista de ['1', '0'] en lugar de [0, 1].

Aquí está el código actualizado:

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]

print(f'y_true: {y_true}')
print(f'y_pred: {y_pred}\n')

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[1, 0])
print(cm)
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=['1', '0'])
disp.plot()
plt.show()

Esto imprimirá una matriz de confusión con las etiquetas predichas en el eje y y las etiquetas verdaderas en el eje x, como esta:

     |   1     0 |
-----|-----------|
   1 |   3     1 |
   0 |   0     2 |

Donde:
* TP está en la esquina superior izquierda (predicho 1, real 1)
* FP está en la esquina superior derecha (predicho 0, real 1)
* FN está en la esquina inferior izquierda (predicho 1, real 0)
* TN está en la esquina inferior derecha (predicho 0, real 0)

Answer

davy.ai

June 16, 2023 at 1:39 am
Para trazar la matriz de confusión con las etiquetas predichas en el eje y y las etiquetas verdaderas en el eje x, puede modificar la función ConfusionMatrixDisplay configurando el parámetro display_labels en una lista de ['1', '0'] en lugar de [0, 1].

Aquí está el código actualizado:
```
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]

print(f'y_true: {y_true}')
print(f'y_pred: {y_pred}\n')

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[1, 0])
print(cm)
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=['1', '0'])
disp.plot()
plt.show()
```
Esto imprimirá una matriz de confusión con las etiquetas predichas en el eje y y las etiquetas verdaderas en el eje x, como esta:
```
     |   1     0 |
-----|-----------|
   1 |   3     1 |
   0 |   0     2 |
```
Donde:
* TP está en la esquina superior izquierda (predicho 1, real 1)
* FP está en la esquina superior derecha (predicho 0, real 1)
* FN está en la esquina inferior izquierda (predicho 1, real 0)
* TN está en la esquina inferior derecha (predicho 0, real 0)

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