最后,通过调用plt.show()来显示图形。 5. 添加百分比 为了在混淆矩阵图中添加百分比,我们需要计算每个格子中的百分比,并在对应的位置上进行展示。以下是代码实现: # 绘制混淆矩阵图(带百分比)defplot_confusion_matrix_with_percent(confusion_matrix,labels):fig,ax=plt.subplots()im=ax.imshow(confusion_matrix,cma...
python代码为: def per_class_PA_Recall(hist): return np.diag(hist) / np.maximum(hist.sum(1), 1) 1. 2. 计算公式:对角线元素 / 标签矩阵此类别所有元素,比如上面的例子就应该为[3/3,1/3,2/3]。 准确率(Accuracy) 预测对的样本数除以所有的样本数就是准确率(Accuracy),实际上就是类别像素准确...
python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py \ configs/pascal_voc/retinanet_r50_fpn_1x_voc0712.py \./results.pkl \./\--show 就可以获得一张混淆矩阵图了。 与上文中不一样的是,这张混淆矩阵图是在行方向归一化过的。这是由于检测数据集中的目标过多,每个类别一般都会有成百上千的目标,为了能更...
python—结巴分词的原理理解,Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 结巴分词的过程: jieba分词的python 代码结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1...但是现在就不会了,只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了,大大的节省了...
- classes : 混淆矩阵中每一行每一列对应的列 - normalize : True:显示百分比, False:显示个数 """ if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] #变量转换为float类型,除以每一个行向量相加得数,[:, np.newaxis]指选取的数据增加一个维度 ...
混淆矩阵是分类任务中常见的全面体现分类结果的一种形式。二分类的结果用混淆矩阵来表示意义非常清晰,四个小格子分别为真阳性、假阳性,真阴性和假阴性,如下图 [1]。当然,横坐标和纵坐标的定义调换也没问题,只…
python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py \ configs/pascal_voc/retinanet_r50_fpn_1x_voc0712.py \ ./results.pkl \ ./ \ --show 就可以获得一张混淆矩阵图了 与上文中不一样的是,这张混淆矩阵图是在行方向归一化过的。这是由于检测数据集中的目标过多,每个类别一般都会有成百上千的目标,为了...
参考:Python中生成并绘制混淆矩阵(confusion matrix) 参考:How to format xticklabels in a confusion matrix plotted with scikit-learn / matplotlib? 二、创建 Confusion Matrix (方法二) import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 两个数组存储在npy...
记起:正确预测为真正例的所有真正例的百分比 F1-Score:旨在衡量召回率和准确率的指标 精度= TP / (TP + FP) 召回率 = TP / (TP + FN) F1-Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) Python中的混淆矩阵 sklearn 模块包含很多指标,使用的指标之一是混淆矩阵方法,安装sklearn模块: ...
python tools/test.py \configs/pascal_voc/retinanet_r50_fpn_1x_voc0712.py \--out results.pkl 在迭代完成之后就会在当前目录下生成检测结果文件results.pkl。 然后,就可以运行我们的混淆矩阵分析工具来绘制混淆矩阵,具体操作为: python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py \${CONFIG} \${DETECTION_RESUL...