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
cm = confusion_matrix(true_label, pre_value) print('混淆矩阵:\n',cm) labels_name=['cat','dog'] plot_confusion_matrix(cm, labels_name, "HAR Confusion Matrix") # 打印前25个预测值 if __name__=="__main__": path='F:\\PytorchTest\\torchdeeplearnmodel\\classcatanddog\\data\\test\...
savefig('heatmap_confusion_matrix.jpg') plt.show() 结果显示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 加载数据 训练数据: (1257, 64) 测试数据: (540, 64) 定义相关参数构建数据集定义计算评价指标定义模型 Model( (fc1): Linear(in_features=64, out_features=256, bias=True) (relu): ...
plt.title('Confusion matrix') # 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, verticalalignment='center', hori...
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay as cmd 在图1 中,你可以看到我们数据集中的图像示例。这些图像的尺寸均为 224 x 224。如果没有黑色罐子或罐子距离较远,则图像被归类为 GO。如果罐子太近,则图像被归类为 STOP。你可以在公众号内留言索要完整的数据集。
# Keep track of correct guesses in a confusion matrixconfusion = torch.zeros(n_categories, n_categories)n_confusion = 10000# Just return an output given a linedef evaluate(line_tensor):hidden = rnn.initHidden()for i in range(line_tensor.size()[0]):output, hidden = rnn(line_tensor[i]...
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...
plt.title("Confusion Matrix") plt.xlabel("Predicted Labels") plt.ylabel("True Labels") plt.show() #--- 预测示例可视化 ---classes=test_data.classes # 获取类别名称列表 # 从测试集中获取一批样本(10个) sample_images, sample_labels=next(iter(test...
con_matrix.plot_confusion_matrix() 6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中,我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。 test_your_image='/content/images (3).jpg'test = open_image(test_your_image) test.show()
defplot_confusion_matrix(cm,classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting `normalize=True`. """ ifnormalize: