2019/07/17
以往都是直接使用了混淆矩阵直接查看数据，没有具体看过到底是什么样子，今天想起了kaggle上他们使用图形的方式来展现这部分内容。
混淆矩阵
这部分的代码是直接使用了官网这部分的示例，将原来的代码稍加修改就可以了。
但是因为画出来的图非常小，所以就直接在subplot中添加了figsize=(12,10)的参数。
一开始的时候，添加的是(10,12)，导致的结果就是颜色条非常高，很不协调，之后改成了上面的参数，就有了上图。
具体的关于颜色条的编程可以看文献[2]，目前还没有具体看，不过我感觉应该是非常详细的对这部分进行控制的。
2019/07/17
想起来了之前用过sns对这部分绘画，
sns.heatmap(cm,annot=True,cmap="BuPu",fmt="d")其中cm就是函数直接输出的混淆矩阵。但是因为没有标签，全都是数字，看到其起一个参数可以为df,然后名字会自动采用index/columns，所以把这个东西转化为df。df_cm = pd.DataFrame(cm, index = enc.classes_, columns =enc.classes_)，enc为之前进行编码得到的一个编码器。
然后横轴标签默认是竖直的字符串，再使用fig.autofmt_xdate()进行自动优化。
这样基本上一个图就算完成了。
对于这部分的内容的话，可以参考流量里面的feature Explore,里面包括官方和自己的两个实现都有，后面自己的实现也调整了DPI。
sns的混淆矩阵
主要参考了[3][4][5]
参考文献
[1]Confusion matrix
[2]解决python画图中colorbar设置刻度和标签字体大小
[3]seaborn.heatmap
[4]混淆矩阵的绘制(Plot a confusion matrix)(看它的参考资料)
[5]how-can-i-plot-a-confusion-matrix
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