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importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix# 加载数据y_true=np.array([0,1,1,0,1,0,0,1])# 真实标签y_pred=np.array([0,1,0,0,1,1,0,1])# 模型预测结果# 检查数据类型y_true=np.array(y_true)# 将y_true转换为numpy数组y_pred=np.array(y_pred)# 将y_pred...
Code # -*-coding:utf-8-*-fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#labels表示你不同类别的代号,比如这里的demo中有13个类别labels=['A','B','C','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O']''' 具体解释一下re_label.txt和pr_label.tx...
我们再做进一步地简化,把它写成矩阵的样子: 你看,这个能表示预测值和真实值之间的差距的矩阵,就是我们想要的混淆矩阵了。
python画混淆矩阵(confusion matrix) 混淆矩阵(Confusion Matrix),是一种在深度学习中常用的辅助工具,可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好。 如上图,我们就可以看到,有一个样本原本是0的,却被预测成了1,还有一个,原本是2的,却被预测成了0。
简介: 图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix_python confusion_matrix 设置设备 device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) 定义数据增强 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=...
Code # -*-coding:utf-8-*-fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#labels表示你不同类别的代号,比如这里的demo中有13个类别labels = ['A','B','C','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O']''' ...
图一:以二分类为例 结合工业界对一些概念的说明: FP,把负样本预测为正样本,这是误报; FN,没有识别出正样本,这是漏报; 对于特定任务,为了减少误报,可以通过适当降低Recall,提高Precision实现。 python实现任意类的混淆矩阵 defconfusion_matrix(preds,labels,conf_matrix):"""Statistical confusion matrix informatio...
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)print(conf_mat)图一所示的混淆矩阵来自《机器学习之混淆矩阵》一书，它通过直观的二维表格形式，清晰地展示了模型在不同分类情况下的表现，对于调试和优化模型具有不可替代的价值。通过分析混淆矩阵，我们可以识别出模型的强项和弱项，从而针对性地进行改进...
在使用Python的confusion_matrix函数时,如果遇到问题,通常是由于以下几个原因之一: 输入数据格式不正确:confusion_matrix函数需要两个输入参数:真实标签和预测标签。这两个参数应该是长度相同的一维数组或列表。 未正确导入库:确保你已经正确导入了所需的库。