matriz_confusion.py

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def graficar_matriz_de_confusion(y_ref, y_pred, clases, cmap=plt.cm.Blues):

    titulo = 'Matriz de confusión'

    cm = confusion_matrix(y_ref, y_pred)

    # Generar figura
    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
           yticks=np.arange(cm.shape[0]),
           xticklabels=clases, yticklabels=clases,
           title=titulo,
           ylabel='Categoría real',
           xlabel='Predicción')

    # Rotar y alinear ticks
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")

    # Rellenar gráfica con los valores de la matriz de confusión
    fmt = 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i in range(cm.shape[0]):
        for j in range(cm.shape[1]):
            ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                    ha="center", va="center",
                    color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    fig.tight_layout()
    plt.show()