在熱圖中轉置混淆矩陣的原因

Question

我繪製了一個將混淆矩陣作爲輸入數據的熱圖。混淆矩陣具有形狀：

[[37 0 0 0 0 0 0 0 0 0] 
[ 0 42 0 0 0 1 0 0 0 0] 
[ 1 0 43 0 0 0 0 0 0 0] 
[ 0 0 0 44 0 0 0 0 1 0] 
[ 0 0 0 0 37 0 0 1 0 0] 
[ 0 0 0 0 0 47 0 0 0 1] 
[ 0 0 0 0 0 0 52 0 0 0] 
[ 0 0 0 0 1 0 0 47 0 0] 
[ 0 1 0 1 0 0 0 1 45 0] 
[ 0 0 0 0 0 2 0 0 0 45]] 

繪製熱圖的代碼是：

fig2=plt.figure() 
fig2.add_subplot(111) 
sns.heatmap(confm.T,annot=True,square=True,cbar=False,fmt="d") 
plt.xlabel("true label") 
plt.ylabel("predicted label") 

其產生：

正如你可以看到，輸入矩陣「 confm「被轉置（confm.T）。這是什麼原因？我必須這樣做嗎？

Answer 1

當我用代碼繪製你的數據，你提供我得到這個：

沒有轉和交換x和y標籤，當你得到：

fig2=plt.figure() 
fig2.add_subplot(111) 
sns.heatmap(confm,annot=True,square=True,cbar=False,fmt="d") 
plt.xlabel("predicted label") 
plt.ylabel("true label") 

這導致了相同的混淆矩陣。轉換的真正作用是交換哪一個是預測，哪個是基本事實（真實標籤）。你需要使用什麼取決於數據的格式。

Answer 2

只有在您要切換哪個軸將放置哪些數據時，您才需要進行移調。我通常使用混淆矩陣：y - 真標籤，x - 預測標籤。只有當您喜歡它時，才需要轉置矩陣和交換標籤：y - 預測的標籤，x - 真正的標籤。