混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix),也称为误差矩阵(Error Matrix),是在机器学习、统计学和模式识别中用来评估分类模型性能的工具。它是一个矩阵,用于展示一个分类器在各个分类上的性能表现,将实际类别和预测类别进行比较,从而分析分类模型的准确性、召回率、精确率等指标。 混淆矩阵的基本结构如下: Predicted Positiv...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) y_true: 是样本真实分类结果,y_pred: 是样本预测分类结果 labels:是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子: from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true=[2,1,0,1,2,0]...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,*,labels=None,sample_weight=None,normalize=None) 参数解释: y_true: 真实标签值。 y_pred: 通过分类器返回的预测标签。 labels: 索引矩阵的标签列表。 normalize: 接受true/pred/all,表示对真实(行) 、预测(列)条件或所有总体的混淆矩阵进行归一化。默认为N...
labels:是所给出的类别,通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子: from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true=[2,1,0,1,2,0] y_pred=[2,0,0,1,2,1] C=confusion_matrix(y_true, y_pred) 运行结果: 这儿没有标注类别:下图是标注类别以后,更加好理解 关于类别顺序可...
以下是confusion_matrix方法的详细解释: 1 fromimport NoneNone 1 •y_true:真实的类别标签。 •y_pred:模型的预测类别标签。 •labels(可选):所有类别的列表,用于指定混淆矩阵的行和列的顺序。 •sample_weight(可选):样本权重。 1 conf_matrix返回一个二维数组,表示混淆矩阵。行表示实际类别,列表示预测...
from sklearn.metrics import confusion_matrixy_true=[2,1,0,1,2,0]y_pred=[2,0,0,1,2,1]C=confusion_matrix(y_true, y_pred) 运行结果: 这儿没有标注类别:下图是标注类别以后,更加好理解 关于类别顺序可由 labels参数控制调整,例如 labels=[2,1,0],则类别将以这个顺序自上向下排列。默认数字类别...
confusion_matrix関数のlabelsの指定方法を変更してみて、理解を深めます。 今回はlabelsに指定するラベルを”2″と”0″のみにしてみます。 ... labels = [2, 0] # ラベルの順序を指定 ... print(cm.to_markdown()) # | | pred_2 | pred_0 | # |:---|---:|---:| # | act_2 |...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 参数 y_true:数组,实例的实际类别序列 y_pred:数组,实例的预测类别序列 labels:需要统计出的类别名称列表。如果为None则在y_true或y_pred中出现过的类别都将排序后作为统计类别 sample_weight:类数组,shape=样本数量,可选的...
labels : array-like of shape (n_classes), default=None. List of labels to index the matrix. This may be used to reorder or select a subset of labels. If ``None`` is given, those that appear at least once in ``y_true`` or ``y_pred`` are used in sorted order. ...
cm = confusion_matrix(labels, preds) classes = dataset.classes cm_df = pd.DataFrame(cm, index=classes, columns=classes) 保存为CSV文件 cm_df.to_csv(“confusion_matrix.csv”) print(“Confusion matrix saved as confusion_matrix.csv”) ### ### ### 非 ImageNet数据格式,定义导入数据的类名和...