如何调整sklearn生成的confusion_matrix混淆矩阵的数值显示顺序

你目前调用confusion_matrix()得到的只是混淆矩阵的二维数值数组，要生成带类别标注、热力图样式的可视化混淆矩阵，可结合seaborn和matplotlib库实现，修改后代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 原有混淆矩阵计算逻辑不变
cm = confusion_matrix(df['diabetes'], df['predictions'])

# 绘制可视化混淆矩阵
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.heatmap(cm, 
            annot=True, # 开启格子内数值显示
            fmt='d', # 数值用整数格式展示，如需保留小数可调整为'.2f'这类格式
            cmap='Blues', # 配色方案，可替换为Greens、Reds等
            xticklabels=['无糖尿病', '有糖尿病'], # 横轴预测类别标签
            yticklabels=['无糖尿病', '有糖尿病']) # 纵轴实际类别标签
plt.xlabel('预测结果')
plt.ylabel('真实结果')
plt.title('糖尿病预测混淆矩阵')
plt.show()

如果你需要调整图表大小、配色、标签内容，直接修改对应参数即可，注意标签顺序要和混淆矩阵的输出类别顺序保持一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user4172070