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) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 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...
def confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None): """Compute confusion matrix to evaluate the accuracy of a classification. By definition a confusion matrix :math:`C` is such that :math:`C_{i, j}` is equal to the number of observations known ...
labels: 可选参数,表示类别标签。如果不提供,则默认为所有出现在 y_true 和 y_pred 中的唯一标签。 sample_weight: 可选参数,用于每个样本的权重。默认为 None,表示每个样本权重相等。 normalize: 可选参数,指定归一化的方式。默认为 None,表示不进行归一化。如果设置为 'true',则将混淆矩阵的每一行除以相应行...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 1fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix23#if y_true.shape=y_pred.shape=(N,)4tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1]).ravel()5print('sensitivity:', tp/(tp+fn))6pri...
.metrics.confusion_matrix中的labels参数相近, 是与标记有关的参数, 表示类的总个数, 但没有列出具体的标记值. 在 Tensorflow 中一般是以整数作为标记, 如果标记为字符串等非整数类型, 则需先转为整数表示. 如果num_classes参数为 None, 则把 labels 和 predictions 中的最大值 + 1, 作为num_classes参数值...
tf.math.confusion_matrix( labels, predictions, num_classes=None, weights=None, dtype=tf.dtypes.int32, name=None ) 参数 labels 用于分类任务的真实标签的 1-D Tensor。 predictions 给定分类的一维Tensor预测。 num_classes 分类任务可能具有的标签数量。如果未提供此值,则将使用预测和标签数组进行计算。 wei...
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...
multilabel_confusion_matrix(y_true, y_pred, *, sample_weight=None, labels=None, samplewise=False) 计算每个类或样本的混淆矩阵。 计算class-wise(默认)或sample-wise(samplewise=True)多标签混淆矩阵以评估分类的准确性,并为每个类或样本输出混淆矩阵。 在多标签混淆矩阵 中,真负数为 ,假负数为 ,真正数...
plot_confusion_matrix参数 plot_confusion_matrix是一个函数，通常用于可视化分类模型中的混淆矩阵。它可能具有以下参数：1. y_true（必需）：真实的目标变量。这通常是实际标签的数组。2. y_pred（必需）：预测的目标变量。这通常是模型预测的标签的数组。3. classes：类别标签的列表。如果未提供，则将从y_true中...