Как построить матрицу путаницы?

Question

У меня есть следующий код, который отображает вложенные и не вложенные перекрестные проверки алгоритма KNN.

# Number of random trials
NUM_TRIALS = 30

# Load the dataset

X_iris = X.values
y_iris = y

# Set up possible values of parameters to optimize over
p_grid = {"n_neighbors": [1, 5, 10]}

# We will use a Support Vector Classifier with "rbf" kernel
svm = KNeighborsClassifier()

# Arrays to store scores
non_nested_scores = np.zeros(NUM_TRIALS)
nested_scores = np.zeros(NUM_TRIALS)

# Loop for each trial
for i in range(NUM_TRIALS):

    # Choose cross-validation techniques for the inner and outer loops,
    # independently of the dataset.
    # E.g "GroupKFold", "LeaveOneOut", "LeaveOneGroupOut", etc.
    inner_cv = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=i)
    outer_cv = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=i)

    # Non_nested parameter search and scoring
    clf = GridSearchCV(estimator=svm, param_grid=p_grid, cv=inner_cv)
    clf.fit(X_iris, y_iris)
    non_nested_scores[i] = clf.best_score_

    # Nested CV with parameter optimization
    nested_score = cross_val_score(clf, X=X_iris, y=y_iris, cv=outer_cv)
    nested_scores[i] = nested_score.mean()

score_difference = non_nested_scores - nested_scores

preds=clf.best_estimator_.predict(X_test)
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, preds)
one, two, three, four,five,six,seven,eight,nine = confusion_matrix(y_test, preds).ravel()

Проблема, с которой я сталкиваюсь, связана с построением матрицы путаницы, я столкнулся с этой следующей ошибкой :

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-13536688e18b> in <module>()
     45 from sklearn.metrics import confusion_matrix
     46 cm = confusion_matrix(y_test, preds)
---> 47 one, two, three, four,five,six,seven,eight,nine = confusion_matrix(y_test, preds).ravel()
     48 cm = [[one,two],[three,four],[five,six],[seven,eight],[nine,eight]]
     49 ax= plt.subplot()

ValueError: too many values to unpack (expected 9)

Я не уверен, как это исправить. У меня есть 9 целевых переменных в моем наборе данных, сохраненных в y.

[11 11 11 ... 33 33 33] #the target variables being : 11,12,13,21,22,23,31,32,33

И это начало моего набора данных объектов:

     Duration  Grand Mean  Max Mean Activation
0           64  136.772461           178.593750
1           67  193.445196           258.515625
2           67  112.382929           145.765625

Answer 1

Матрица путаницы строится как "cm = confusion_matrix (y_test, preds)", где cm - матрица 9x9 (потому что у вас есть 9 различных меток в целевой переменной). Если вы хотите построить график, вы можете использовать функцию plot_confusion_matrix . Нет необходимости расшатывать это. Если вы разберетесь с ней, матрица 9x9 преобразуется в 81 значение, и вы распаковываете ее в 9 переменных в левой части назначения. По этой причине вы получаете сообщение об ошибке «слишком много значений для распаковки (ожидается 9)».