wcipriano/pretty-print-confusion-matrix

解决的问题

提供一种简单的方法，可在 Python 中创建视觉上吸引人的混淆矩阵，类似于 MATLAB 生成的矩阵，使评估分类模型性能更加容易。

工作原理

该库使用 seaborn 和 matplotlib 来渲染矩阵。它可以从预计算的 NumPy 矩阵（通过 Pandas DataFrame）或直接从包含真实标签（y_test）和模型预测的两个 NumPy 数组生成图表。

适用人群

需要可视化分类结果以更好地分析模型误分类数据位置的数据科学家和机器学习工程师。

主要特性

• 支持从 DataFrame 和原始预测向量生成图表。
• 可自定义轴标签，将整数替换为描述性文本（例如 "Dog", "Cat"）。
• 与 Matplotlib 色图集成，可自定义矩阵的视觉颜色方案。