Я использую scikit-learn для классификации текстовых документов (22000) до 100 классов. Я использую метод смешения scikit-learn для вычисления матрицы путаницы.Как я могу построить матрицу путаницы?
model1 = LogisticRegression()
model1 = model1.fit(matrix, labels)
pred = model1.predict(test_matrix)
cm=metrics.confusion_matrix(test_labels,pred)
print(cm)
plt.imshow(cm, cmap='binary')
Это как моя растерянность матрица выглядит следующим образом:
[[3962 325 0 ..., 0 0 0]
[ 250 2765 0 ..., 0 0 0]
[ 2 8 17 ..., 0 0 0]
...,
[ 1 6 0 ..., 5 0 0]
[ 1 1 0 ..., 0 0 0]
[ 9 0 0 ..., 0 0 9]]
Однако, я не получаю четкий и разборчивый сюжет. Есть лучший способ сделать это?