如何更改 sklearn.metrics 中的 plot_confusion_matrix 默认图形大小 package

Question

我尝试使用 sklearn.metrics.plot_confusion_matrix plot 混淆矩阵与 Jupyter notebook package，但默认图形尺寸有点小。 我在绘图之前添加了 plt.figure(figsize=(20, 20)) ，但图形大小没有随着 output 文本“图形大小 1440x1440 和 0 轴”而改变。 如何更改图形大小？

%matplotlib inline
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(20, 20))
clf = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion matrix')
plt.show()

就像这个图像

Answer 1

我不知道为什么 BigBen 将其作为评论而不是答案发布，但我几乎错过了看到它。 这是一个答案，所以未来的围观者不会犯我几乎犯的同样错误！

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
plot_confusion_matrix(your_model, X_test, y_test, ax=ax)

Answer 2

我使用set_figwidth和set_figheight来指定图形大小

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay  
import matplotlib.pyplot as plt 
disp = ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(
                  [0,1,1,0,1], 
                  [0,1,0,1,0], 
                  labels=[1,0],
                  cmap=plt.cm.Blues,
                  display_labels=['Good','Bad'], 
                  values_format='',  
) 
fig = disp.ax_.get_figure() 
fig.set_figwidth(3)
fig.set_figheight(3)  

Answer 3

ConfusionMatrixDisplay在可视化混淆矩阵时比plot_confusion_matrix提供更多的控制和灵活性。 更多信息： 文档

from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay  
y_true = [0,1,1,0,1]
y_pred = [0,1,0,1,0]
labels = ['Good','Bad'] # 0: Good and 1: Bad
disp = ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(
                                              y_true, 
                                              y_pred, 
                                              display_labels=labels, 
                                              cmap=plt.cm.Blues
                                              ) 
fig = disp.figure_
fig.set_figwidth(10)
fig.set_figheight(10) 
fig.suptitle('Plot of confusion matrix')