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。 数据类型不匹配:确保输入的数据类型是可比较的,例如整数或字符串。
该方法中的可选参数 input 应该是将被发送给子进程的数据,或者如没有数据发送给子进程,该参数应该是None。input参数的数据类型必须是字节串,如果universal_newlines参数值为True,则input参数的数据类型必须是字符串。 该方法返回一个元组(stdout_data, stderr_data),这些数据将会是字节穿或字符串(如果universal_newlin...
cm=confusion_matrix(y_true,y_pred) 1. y_true参数是测试集的真实标签,y_pred参数是模型的预测结果。函数返回的结果是一个二维数组,表示混淆矩阵。 完整的代码如下所示: importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix y_true=np.array([0,1,0,1,1,0])y_pred=np.array([1,0,0,1,1,0])...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred,*,labels,sample_weight,normalize) 实例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importsklearn...cm=confusion_matrix(Y_test,Y_predict)print(cm) 以上就是pythonconfusion_matrix()的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程 ...
# 导入相关APIfrom sklearn.metrics import confusion_matrixy_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]# Parameters: 参数介绍# y_true: 真实值# y_pred:预测值# labels: 标签列表,默认为空,按照标签列表来重新排列混淆矩阵。confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None...
Confusion matrix: [[401 2] [ 8 39]] mglearn.plots.plot_confusion_matrix_illustration() 即二分类混淆矩阵: mglearn.plots.plot_binary_confusion_matrix() 使用混淆矩阵来比较前面拟合过的模型(两个虚拟模型、决策树和Logistic回归) print("Most frequent class:")print(confusion_matrix(y_test,pred_most_fr...
Python中混淆矩阵(confusion matrix)是用来评估分类模型性能的一种非常有用的工具。在机器学习中,我们经常需要对模型的性能进行评估,以便选择最佳模型或调整参数,混淆矩阵可以帮助我们更好地理解模型的分类表现。 混淆矩阵的分析结果能够帮助我们评估模型在不同类别上的性能,特别是在多分类问题中。在混淆矩阵中,行代表实际...
from sklearn.metrics import confusion_matrix 让我们生成混淆矩阵数组并将其存储在一个名为conmat的变量中: conmat = confusion_matrix(y_test, y_pred) 让我们从混淆矩阵数组中创建一个数据帧,称为df_cm: val = np.mat(conmat) classnames = list(set(y_train)) df_cm = pd.DataFrame( val, ind...
先绘制一个所谓的混淆矩阵(confusion matrix):即展示学习算法性能的一种矩阵.混淆矩阵是一个简单的方阵,用于展示一个分类器预测结果–真正(true positive),真负(true negative),假正(false positive)及假负(false negative)–的数量 虽然这指标的数据可以通过人工比较真实类标与预测类标来获得,不过scikit-learn提供了...