要对比分析朴素贝叶斯、随机森林和KNN的各个矩阵图，您可以使用Matplotlib库来绘制不同分类器的性能指标图表。常见的性能指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score。
下面是一个示例代码，展示如何构建朴素贝叶斯分类器，并计算并绘制其各个性能指标：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建朴素贝叶斯分类器
naive_bayes = GaussianNB()
naive_bayes.fit(X_train, y_train)
y_pred_nb = naive_bayes.predict(X_test)
# 计算性能指标
cm_nb = confusion_matrix(y_test, y_pred_nb)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_nb)
precision = precision_score(y_test, y_pred_nb, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred_nb, average='macro')
f1score = f1_score(y_test, y_pred_nb, average='macro')
# 打印性能指标
print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1-score:", f1score)
# 绘制混淆矩阵图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(cm_nb, cmap="Blues")
plt.title("Naive Bayes Confusion Matrix")
plt.colorbar()
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.show()
您可以类似地构建随机森林和KNN分类器，并计算并绘制它们各自的性能指标图表。只需将以上代码中的GaussianNB()替换为RandomForestClassifier()或KNeighborsClassifier()即可。
这样，您就可以通过观察每个分类器的混淆矩阵图和性能指标来对比它们在MNIST数据集上的分类效果了。
希望这个示例能够帮助您完成朴素贝叶斯分类器、随机森林分类器和KNN分类器的对比分析，并绘制它们各自的矩阵图和性能指标图表。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
