[scikit-plot] plot_confusion_matrix

skplt.metrics.plot_confusion_matrix는 scikit-learn(사이킷런)의 확장 패키지인 scikit-plot(skplt)을 사용하여 분류 모델의 혼동 행렬(confusion matrix)을 시각화하는 함수입니다. 혼동 행렬은 모델의 성능을 평가하는 데 사용되며, 실제 클래스와 모델이 예측한 클래스 간의 관계를 보여줍니다.

이 함수의 시그니처는 다음과 같습니다

skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, title='', normalize=False, figsize=(8, 6), cmap=None)

y_true: 실제 타겟 클래스(레이블)의 배열 또는 리스트.
y_pred: 모델의 예측 클래스(레이블)의 배열 또는 리스트.
labels: 클래스(레이블)의 이름을 나타내는 문자열 배열로, 선택 사항입니다. 기본적으로 None으로 설정되어 자동으로 클래스 이름을 생성합니다.
title: 그래프의 제목(문자열), 선택 사항입니다.
normalize: True로 설정하면 각 클래스의 값을 해당 클래스의 총 샘플 수로 정규화합니다. 기본값은 False입니다.
figsize: 그래프의 크기를 설정하는 튜플, 선택 사항입니다. 기본값은 (8, 6)입니다.
cmap: 사용할 컬러 맵(colormap)을 지정하는 문자열 또는 Matplotlib colormap 객체, 선택 사항입니다. 기본값은 None으로 Matplotlib의 기본 colormap을 사용합니다.
이 함수를 호출하면 혼동 행렬이 시각적으로 표시되며, 실제 클래스와 예측 클래스 간의 관계를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 성능을 평가하고 클래스 간의 오분류를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.