Я получил матрицу путаницы, используя следующий код,
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(train_x, train_Y).predict(test_x)
results_nm = confusion_matrix(test_Y,y_pred)
Выходными данными является массив
Я хотел бы построить таблицу, используя массив, с соответствующими значениями в каждой ячейке таблицы.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.clf()
plt.imshow(results_nm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Wistia)
classNames = ['Normal','Dos', 'R2L', 'Prob', 'U2R']
plt.title('Gaussian NB confusion matrix')
plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
tick_marks = np.arange(len(classNames))
plt.xticks(tick_marks, classNames, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, classNames)
for i in range(5):
for j in range(5):
plt.text(j,i,results_nm[i][j])
plt.show()
Как я могу ввести значения массива в каждую строку? Я получаю другой вывод с кодом выше.