plt.title('Confusion matrix (acc='+self.summary()+')') # 在图中标注数量/概率信息 thresh = matrix.max() / 2 for x in range(self.num_classes): for y in range(self.num_classes): # 注意这里的matrix[y, x]不是matrix[x, y] info = int(matrix[y, x]) plt.text(x, y, info, v...
confusion_matrix = np.array([(9,1,3,4,0),(2,13,1,3,4),(1,4,10,0,13),(3,1,1,17,0),(0,0,0,1,14)],dtype=np.float64) plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Oranges) #按照像素显示出矩阵 plt.title('confusion_matrix') plt.colorbar() tick_marks...
class ConfusionMatrix(object): """ 注意,如果显示的图像不全,是matplotlib版本问题 本例程使用matplotlib-3.2.1(windows and ubuntu)绘制正常 需要额外安装prettytable库 """def __init__(self, num_classes: int, labels: list): self.matrix = np.zeros((num_classes, num_classes)) self.num_classes =...
在机器学习和深度学习领域,概率混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的评估模型性能的工具。混淆矩阵可以显示模型预测结果与实际结果之间的一致性,从而帮助我们分析模型的准确性和性能。在 PyTorch 中,我们可以通过编写自定义函数来实现概率混淆矩阵的计算。 首先,我们来回顾一下概率混淆矩阵的定义和作用。概率混淆矩阵是...
returnmatrix 5. 运行概率混淆矩阵计算 最后,我们可以通过以下代码运行概率混淆矩阵的计算: model=MLP() matrix=confusion_matrix(model,dataset) print(matrix) 四、总结 概率混淆矩阵是评估分类模型性能的一种重要工具。本文介绍了如何使用PyTorch实现概率混淆矩阵,并提供了一个简单的示例。通过深入理解概率混淆矩阵,我们...
混淆矩阵是一种用来评估分类器性能的矩阵。它统计了分类器的真正率和假正率,并将它们作为矩阵的四个值:真正类(true positive)、真负类(true negative)、假正类(false positive)和假负类(false negative)。在pytorch中,可以使用torch.nn.functional.confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。这个函数接收两个参数: ...
如何在Python中实现矩阵分析混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用来总结分类模型预测结果的一个分析表...
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import copy import numpy as np import time import torch import torch.nn as nn from torch.optim import Adam ...
confmat = ConfusionMatrix(num_classes=num_classes)# 计算混淆矩阵 cm = confmat(y_pred, y_true)print(cm)第二种不基于混淆矩阵计算，如果想要直接计算测试集总的精度则需要保存所有的预测值，这在分割任务中会占用巨大的内存，也是不必要的。因此一般会分别将每张图针对每个类别计算一个结果，然后每个类别的...
原标题:CNN Confusion Matrix With PyTorch - Neural Network Programming 在这节课中,我们将建立一些函数,让我们能够得到训练集中每个样本的预测张量。然后,我们会看到如何使用这个预测张量,以及每个样本的标签,来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。