如何在Julia中生成直观的混淆矩阵表格（替代EvalMetrics输出）

可以通过以下两种方式实现你需要的混淆矩阵表格样式：

方法一：使用PrettyTables手动生成表格 #

先确保安装了PrettyTables包，然后从EvalMetrics的ConfusionMatrix对象中提取关键指标，构造表格并格式化输出：

# 安装依赖包（首次运行时执行）
using Pkg
Pkg.add("PrettyTables")

# 加载所需包
using EvalMetrics, PrettyTables

# 定义目标值和预测值
targets = [1,0,1,0,1,0,1]
predicts = [0,0,1,1,0,1,1]

# 生成混淆矩阵对象
cm = ConfusionMatrix(targets, predicts)

# 构造混淆矩阵表格数据（行=预测值，列=实际值）
confusion_table = [cm.tn cm.fn; cm.fp cm.tp]

# 打印格式化后的表格
pretty_table(confusion_table, 
             header = ["0", "1"],
             row_names = ["0", "1"],
             row_name_column_title = "pred\\act",
             tf = tf_unicode_rounded,  # 使用Unicode边框匹配目标样式
             alignment = :r)  # 数值右对齐

运行后输出的表格格式如下：

┌─────────┬─────┬─────┐
│ pred\act│   0 │   1 │
├─────────┼─────┼─────┤
│       0 │   1 │   2 │
│       1 │   2 │   2 │
└─────────┴─────┴─────┘

方法二：自定义ConfusionMatrix的显示方法 #

如果希望每次打印ConfusionMatrix对象时都自动输出表格样式，可以自定义其show方法：

using EvalMetrics, PrettyTables

# 重定义ConfusionMatrix的显示逻辑
function Base.show(io::IO, cm::ConfusionMatrix)
    confusion_table = [cm.tn cm.fn; cm.fp cm.tp]
    pretty_table(io, confusion_table,
                 header = ["0", "1"],
                 row_names = ["0", "1"],
                 row_name_column_title = "pred\\act",
                 tf = tf_unicode_rounded,
                 alignment = :r)
end

# 测试
targets = [1,0,1,0,1,0,1]
predicts = [0,0,1,1,0,1,1]
cm = ConfusionMatrix(targets, predicts)
println(cm)

这样直接打印cm就会输出你需要的表格格式，无需额外调用格式化函数。

指标对应说明 #

• cm.tn：实际负例（0）且预测负例（0）的数量（真阴性）
• cm.fp：实际负例（0）且预测正例（1）的数量（假阳性）
• cm.fn：实际正例（1）且预测负例（0）的数量（假阴性）
• cm.tp：实际正例（1）且预测正例（1）的数量（真阳性）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quinten