我在Python中尝试为knn分类器创建混淆矩阵，但标记的类别是错误的。

数据集的类别属性是2（良性）和4（恶性），但当我绘制混淆矩阵时，所有标签都显示为2。我使用的代码是：

数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29

使用UCI的乳腺癌威斯康星（诊断）数据集进行KNN分类：

data = pd.read_csv('/breast-cancer-wisconsin.data')data.replace('?', 0, inplace=True)data.drop('id', 1, inplace = True)X = np.array(data.drop(' class ', 1))Y = np.array(data[' class '])X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2)clf = neighbors.KNeighborsClassifier()clf.fit(X_train, Y_train)accuracy = clf.score(X_test, Y_test)

绘制混淆矩阵

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrixdisp = plot_confusion_matrix(clf, X_test, Y_test,                               display_labels=Y,                               cmap=plt.cm.Blues,)

混淆矩阵

回答：

问题在于你使用display_labels参数指定了Y，而实际上它应该只是用于绘图的目标名称。现在它只是使用了Y中出现的前两个值，恰好是2, 2。还要注意，正如文档中提到的，如果提供了labels，显示的标签将与labels中指定的相同，因此你只需要：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrixfig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8))disp = plot_confusion_matrix(clf, X_test, Y_test,                               labels=np.unique(y),                               cmap=plt.cm.Blues,ax=ax)