在二分类的模型中,混淆矩阵把预测情况与实际情况的所有结果进行组合,形成了真正 (true positive)、假正 (false positive)、真负 (true negative) 和假负 (false negative) 四种情形,分别由TP、FP、TN、FN 表示(T代表预测正确,F代表预测错误)。 返回值是一个形状为[n_classes, n_classes]的混淆矩阵,对于二分...
今天我用python 画混淆矩阵时发现了一个问题 y_true=[0,1,0,1] y_pred=[1,1,1,0] confusion_matrix(y_true, y_pred) 运行的结果是: array([[0, 2], [1, 1]]) 但是如果按封面图来画应该是 “array([[0, 1], [2, 1]])”才对 后来发现 confusion_matrix构造的矩阵是下图,也就是坐标真实...
现在来看多分类模型,我们知道了求混淆矩阵的函数返回值是长宽为类别个数的二维矩阵,下面是个三分类的例子: >>>fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix>>>y_true=[2,0,2,2,0,1]>>>y_pred=[0,0,2,2,0,2]>>>confusion_matrix(y_true,y_pred)array([[2,0,0],[0,0,1],[1,0,2]]) 结果是...
# 初始化混淆矩阵 classes_num=5 confusion_matrix=np.zeros((classes_num,classes_num)) 1. 2. 3. 三 计算混淆矩阵思路:同时遍历所有pred和label,发现属于混淆矩阵哪一个位置,哪一个位置就+1 step1:将pred和label进行一对一组合 list_pred_label=[] foriinrange(len(y_pred)): list_pred_label.append...
简介: python-随机森林后筛选最重要变量,模型准确率、随机森林混淆矩阵结果、基尼系数排序图 在测试集上进行预测 y_pred = rf.predict(X_test) 计算模型准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(“模型准确率:”, accuracy) ### 1.1、对应输出  输出为混淆矩阵 eg: 太多了,写3个常用的吧,具体参考help(metrics) 文末惊喜在此: 纯手工Python混淆矩阵作图代码案例 defcm_plot(y,yp):#参数为实际分类和预测分类 fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix ...
Python混淆矩阵的使用 confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 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 ...
接着,使用confusion_matrix函数创建混淆矩阵: python cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) 最后,打印混淆矩阵: python print(cm) 这段代码会输出一个二维数组,表示混淆矩阵,其中行表示真实类别,列表示预测类别,每个元素的值表示对应类别的预测结果数量。您可以根据这个矩阵来分析模型的分类性能。
y_pred = model.predict_classes(X_test) confusion_matrix mat plot 结论: 在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察...