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...
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]...
在scikit-learn中,confusion_matrix方法用于计算分类模型的混淆矩阵。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的表格,显示了实际类别与模型预测类别之间的关系。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,...
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...
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_matrixy_true=[2,1,0,1,2,0]...
()xlocations=np.array(range(len(labels)))plt.xticks(xlocations,labels,rotation=90)plt.yticks(xlocations,labels)plt.ylabel('True label')plt.xlabel('Predicted label')cm=confusion_matrix(y_true,y_pred)np.set_printoptions(precision=2)cm_normalized=cm.astype('float')/cm.sum(axis=1)[:,np....
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...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 其中,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 是样本权重。这里我们用代码演示三分类问题混淆矩阵(这里我们用confusion_matrix生成矩阵数据,然后...
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 |...