适配Scikit-learn新版本：替换plot_confusion_matrix为ConfusionMatrixDisplay

方案1：重构自定义函数，兼容原调用逻辑 #

原自定义函数的核心效果包括指定颜色映射、自定义字体/刻度样式、红色单元格文本、保留小数格式等。基于ConfusionMatrixDisplay重构后，可保留原函数的参数接口，无需修改调用代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
import numpy as np
from matplotlib import rc

def plot_confusMatrix(cm, classes,
                      title='Confusion matrix',
                      cmap=plt.cm.Blues):
    # 初始化混淆矩阵显示对象
    disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=classes)
    
    # 绘制基础混淆矩阵，指定数值格式
    disp.plot(cmap=cmap, values_format='.1f')
    
    # 应用原自定义样式
    plt.rcParams.update({'font.size': 19})
    disp.ax_.set_title(title, fontdict={'size':'16'})
    # 设置刻度标签样式
    disp.ax_.set_xticklabels(classes, rotation=45, fontsize=12, color="blue")
    disp.ax_.set_yticklabels(classes, fontsize=12, color="blue")
    # 设置轴标签样式
    disp.ax_.set_ylabel('True label', fontdict={'size':'16'})
    disp.ax_.set_xlabel('Predicted label', fontdict={'size':'16'})
    # 设置字体加粗
    rc('font', weight='bold')
    # 修改单元格文本颜色为红色
    for text in disp.text_.flatten():
        text.set_color("red")
    
    plt.tight_layout()

# 原调用代码完全复用
plot_confusMatrix(confusion_matrix(y_test, y_pred=y_pred), classes=['Non Fraud','Fraud'],
                  title='Confusion matrix')

方案2：直接使用ConfusionMatrixDisplay替代原plot_confusion_matrix调用 #

如果不需要保留自定义函数，可直接用ConfusionMatrixDisplay的API实现相同效果：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred=y_pred)
classes = ['Non Fraud','Fraud']

# 初始化并绘制混淆矩阵
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=classes)
disp.plot(cmap=plt.cm.Blues, values_format='.1f')

# 应用自定义样式
plt.rcParams.update({'font.size': 19})
disp.ax_.set_title('Confusion matrix', fontdict={'size':'16'})
disp.ax_.set_xticklabels(classes, rotation=45, fontsize=12, color="blue")
disp.ax_.set_yticklabels(classes, fontsize=12, color="blue")
disp.ax_.set_ylabel('True label', fontdict={'size':'16'})
disp.ax_.set_xlabel('Predicted label', fontdict={'size':'16'})
rc('font', weight='bold')
for text in disp.text_.flatten():
    text.set_color("red")

plt.tight_layout()
plt.show()

关键适配点说明 #

• ConfusionMatrixDisplay需先传入混淆矩阵和类别标签，通过plot()方法生成图像
• 原函数中的fmt='.1f'对应values_format='.1f'参数
• 原函数中手动调整的样式，均可通过disp.ax_（获取绘图的Axes对象）修改
• 单元格文本颜色可通过遍历disp.text_集合统一设置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xray25