本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.confusion_matrix 的用法。 用法: sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None)计算混淆矩阵以评估分类的准确性。根据定义,混淆矩阵 使得 等于已知在组 中并预测在组 中的观察数。
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。
multilabel_confusion_matrix计算class-wise或sample-wise多标签混淆矩阵,在多类任务中,标签以one-vs-rest方式二值化;而 confusion_matrix 为每两个类别之间的混淆计算一个混淆矩阵。 例子: Multilabel-indicator案例: >>> import numpy as np >>> from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix >>> ...
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...
使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。 # 计算混淆矩阵cm=confusion_matrix(y_true,y_pred)# 打印混淆矩阵print("混淆矩阵如下:")print(cm) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 计算精度 根据混淆矩阵计算精度。公式为: [ \text{精度} = \frac{\text{真阳性} + \text{假阴性}}{\text{真阳性} + \text{假...
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...
confusion_matrix这个函数的功能就是用来把你的结果转换成混淆矩阵,具体怎么用呢,请看下面介绍: 首先,里面常用的参数主要就三个 第一个参数,我这里的示例用的是test_y,表示你结果的标签。 第二个参数,我这里的示例是gp_n,表示你分类给出的预测结果的标签。
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 ...
object_detection_confusion_matrix:Python类,用于计算对象检测任务的混淆矩阵 用于目标检测的混淆矩阵 ConfusionMatrix类可用于为对象检测任务生成混淆矩阵。 用法 在测试代码中,您需要使用适当的参数声明ConfusionMatrix类。 conf_mat = ConfusionMatrix(num_classes = 3, CONF_THRESHOLD = 0.3, IOU_THRESHOLD =...