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('
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...
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...
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 ...
接下来,我们将定义一个函数来计算概率混淆矩阵。代码如下: defconfusion_matrix(model,dataset): matrix=torch.zeros(2,2) dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False) withtorch.no_grad(): forinputs,labelsindataloader: outputs=model(inputs) _,predicted=torch.max(outputs,...
numpy和pytorch都有函数计算混淆矩阵。基于numpy的sklearn.metrics.confusion_matrix。#深度好文计划# import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = np.array([0, 1, 2, 2, 0, 1])y_pred = np.array([0, 2, 1, 2, 0, 1])# 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y...
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。
#scheduler.step(loss) #当使用的学习率递减函数为optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau时,使用在这里 # 执行优化器对梯度进行优化 optimizer.step() # loss_meter.add(loss.item()) # confusion_matrix.add(outputs.detach(), labels.detach()) # statistics ...
第一步:导入所需要的库以及数据准备 导入所需要的库以及相关模块 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report import matplotl…
print("Confusion matrix:\n", confusion)print("Accuracy:", accuracy)```2. 准确率(accuracy_score)：准确率是最简单、最直接的计算模型性能的指标。它是指模型正确分类样本数量与总样本数量的比例。Scikit-learn库中提供了accuracy_score函数来计算准确率。以下是使用accuracy_score计算准确率的示例代码：```...