混淆矩阵 - 奇怪的数字输出

Question

我正在使用 SVM 进行数据分类。分类后我想显示混淆矩阵，但数字格式不正确。

from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, precision_score, recall_score, confusion_matrix
from sklearn import svm

clf_svm = svm.SVC()
.
.
.
n = clf_svm.predict(x_test)
cm = confusion_matrix(y_test, n)
plt.figure(figsize = (6,6))
sns.heatmap(cm, annot=True, cbar=False)
plt.xlabel("predicted")
plt.ylabel("true")

输出：

为什么输出格式为2.9e+02、1.9e+02？训练数据大小为568

Answer 1

这只是scientific notation。

heatmap 的 default annotation format 是 .2g，这意味着具有 2 个精度字节的通用格式。由于这些数字在其字符串表示中需要 3 个字节，因此这种格式将四舍五入并以科学计数法显示。单独使用 g ，默认精度为 6:

sns.heatmap(cm, annot=True, cbar=False, fmt='g')

混淆矩阵 - 奇怪的数字输出

Confusion matrix - strange numeric output

python

svm

confusion-matrix

jupyter-notebook