Мой код ниже неуместен числа в моей матрице путаницы, что я могу сделать, чтобы исправить это, есть результаты, но они не центрированы в середине матрицы путаницы.
def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Oranges):
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
plt.figure(figsize = (4, 5))
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title, size = 18)
plt.colorbar(aspect=4)
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45, size = 14)
plt.yticks(tick_marks, classes, size = 14)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), fontsize = 20, horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.grid(None)
plt.tight_layout()
plt.ylabel('True label', size = 12)
plt.xlabel('Predicted label', size = 12)
X = mydata[['spex','smex','laex','m3','y10','vol','DP','EP']]
y = mydata[['spi1']]
X = sm.add_constant(X)
svmlinl2 = svm.LinearSVC()
y2 = np.ravel(y)
svmlinl2.fit(X, y2)
y_pred_svmlinl2 = svmlinl2.predict(X)
cm = confusion_matrix(y, y_pred_svmlinl2)
plot_confusion_matrix(cm, classes = ['0', '1'],
title = 'Return Confusion Matrix')