プロット混同行列sklearn

Question

私は、ラベルは次のようになり、複数のラベル付きデータに対する混同行列をプロットしています：

LABEL1：1、0、0、0

LABEL2：0、 1、0、0

LABEL3：0、0、1、0

Label4から：0、0、0、1

以下のコードを使用して正常に分類できます。 私は混乱行列をプロットするためにいくつかの助けが必要です。

for i in range(4): 
     y_train= y[:,i] 
     print('Train subject %d, class %s' % (subject, cols[i])) 
     lr.fit(X_train[::sample,:],y_train[::sample]) 
     pred[:,i] = lr.predict_proba(X_test)[:,1] 

私は混乱行列を印刷するには、次のコードを使用しますが、それは常に2×2行列

prediction = lr.predict(X_train) 

print(confusion_matrix(y_train, prediction)) 

Answer 1

を返す私はこれを参照してくださいまだsklearnのリポジトリに未解決の問題である：

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3452

ただし、実装にはいくつかの試みがありました。同じ＃3452スレッドの問題から：

https://github.com/Magellanea/scikit-learn/commit/514287c1d5dad2f0ab4918dc4da5cf7053fe6734#diff-b04acd877dd793f28ae7be13a999ed88R187

あなたは、関数の中で提案されているコードをチェックし、それが自分のニーズに合うかどうかを確認することができます。