Python 混淆矩阵中的标签不正确

我曾尝试在python中的knn分类器上创建一个混淆矩阵，但标记的类是错误的

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

数据来源：

UCI中威斯康星州乳腺癌（诊断）数据集的KNN分类器：

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)

绘图混淆矩阵

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

disp = plot_confusion_matrix(clf, X_test, Y_test,
                               display_labels=Y,
                               cmap=plt.cm.Blues,)

---

问题在于，您正在使用

Y

指定

display\u labels

参数，其中它应该只是用于打印的目标名称。现在它只使用出现在

Y

中的前两个值，它们恰好是

2，2

。还请注意，如中所述，如果提供了标签，则显示的标签将与

标签中指定的标签相同，因此您只需要：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
fig, 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)