我正在使用scikit-learn，并且想以混淆矩阵的形式显示精度。我有这样一个混淆矩阵：

array([[1266,   45,    6],       [  25, 1507,   19],       [  36,   82,  858]], dtype=int64)

我应用了这里另一个帖子中的代码：

cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

输出结果是：

array([[0.96127563, 0.03416856, 0.00455581],       [0.01611863, 0.97163121, 0.01225016],       [0.03688525, 0.08401639, 0.87909836]])

然而，这显示的是召回率，而不是精度。我如何才能显示精度呢？

回答：

找到了，只需将axis=1改为axis=0即可

cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=0)[:, np.newaxis]

好的，但这个代码有问题，我的输出是这样的：

array([[0.954, 0.034, 0.005],       [0.015, 0.922, 0.012],       [0.041, 0.093, 0.972]])

当你对任何一行求和时，应该等于1，但结果并非如此。

已解决

使用以下代码：

C / C.astype(np.float).sum(axis=0)