我有一个创建混淆矩阵的函数

def disp_conf_mat(y_act, y_pred, conf_mat_name):data = {'y_Actual':    y_act,    'y_Predicted': y_pred    }df = pd.DataFrame(data, columns=['y_Actual','y_Predicted'])confusion_matrix = pd.crosstab(df['y_Actual'], df['y_Predicted'], rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'])sn.heatmap(confusion_matrix, annot=True)plt.savefig(conf_mat_name)plt.close()

但是如果实际值是[0,1,2,3]，而预测值全部为零[0,0,0,0]，那么混淆矩阵不会是一个4×4的方形矩阵，而只是一个4×1的矩阵。

Predicted  0Actual      0          11          12          13          1

如何填充那些没有预测值的其他列？（例如，这里是列1,2和3）

回答：

这是预期的行为，如果需要所有可能的值，可以添加DataFrame.reindex：

confusion_matrix = confusion_matrix.reindex(confusion_matrix.index, axis=1, fill_value=0)