วิธีพลอต Confusion Matrix ด้วยแกนเป็นข้อความ (String Axis) ใน Python

การพลอต Confusion Matrix ที่แกนเป็นข้อความ (Class names) แทนตัวเลข ใน Matplotlib ทำได้โดยใช้ ax.matshow() แสดงเมทริกซ์ แล้วตั้งค่า tick labels ด้วย set_xticklabels() และ set_yticklabels()

ขั้นตอนการทำงาน

1. นำเข้า matplotlib.pyplot และ sklearn.metrics.confusion_matrix
2. กำหนดรายการ Labels (ชื่อคลาส)
3. คำนวณ Confusion Matrix ด้วย confusion_matrix(y_true, y_pred)
4. สร้าง Figure และ Axes
5. แสดงเมทริกซ์ด้วย ax.matshow(cm)
6. เพิ่ม Colorbar ด้วย fig.colorbar()
7. ตั้งค่า Tick Labels ให้เป็นชื่อคลาส (เพิ่มสตริงว่าง '' ตัวแรกสำหรับ origin)
8. แสดงผลด้วย plt.show()

ตัวอย่างโค้ด

from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

labels = ['business', 'health']
cm = confusion_matrix([3], [2])  # ตัวอย่างข้อมูลน้อย

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(cm)
fig.colorbar(cax)

# เพิ่ม '' ตัวแรกเพื่อให้ตรงกับ index 0
ax.set_xticklabels([''] + labels)
ax.set_yticklabels([''] + labels)

plt.show()

ตัวอย่างสมบูรณ์พร้อมข้อมูลจริง

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

# ข้อมูลตัวอย่าง
y_true = ['cat', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog', 'bird', 'bird', 'cat']
y_pred = ['cat', 'dog', 'cat', 'bird', 'dog', 'bird', 'cat', 'cat']
labels = ['bird', 'cat', 'dog']

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))
im = ax.matshow(cm, cmap='Blues')
fig.colorbar(im, ax=ax)

# ตั้งค่า ticks และ labels
ax.set_xticks(range(len(labels)))
ax.set_yticks(range(len(labels)))
ax.set_xticklabels([''] + labels)
ax.set_yticklabels([''] + labels)

# เพิ่มตัวเลขในเซลล์
for i in range(len(labels)):
    for j in range(len(labels)):
        ax.text(j, i, str(cm[i, j]), ha='center', va='center',
                color='white' if cm[i, j] > cm.max()/2 else 'black')

plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

ทางเลือกที่ง่ายกว่า: ใช้ sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay

ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_true, y_pred, display_labels=labels,
                                        cmap='Blues', xticks_rotation=45)
plt.show()

การประยุกต์ใช้

จำเป็นสำหรับการประเมินโมเดล Machine Learning Classification การรายงานผลการทดสอบ การวิเคราะห์ข้อผิดพลาดของโมเดล