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...
计算accuracy、kappa、precision、recall、specificity class ConfusionMatrix(object): def __init__(self, num_classes: int, labels: list): self.matrix = np.zeros((num_classes, num_classes))#初始化混淆矩阵,元素都为0 self.num_classes = num_classes#类别数量,本例数据集类别为5 self.labels = label...
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 =...
针对该问题的分析可以分为数据准备、模型建立以及使用训练集进行训练与使用测试集测试模型的效果。针对卷积网络的建立,将会分别建立常用的卷积神经网络与基于空洞卷积的卷积神经网络。首先导入所需要的库及相关模块。 import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report ...
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,我们可以更准确地评估模型的性能,并进一步优化分类模型。©...
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...
def confusion_matrix(prediction, true_label): """ 计算混淆矩阵 :param prediction: 模型预测结果,形状为 (batch_size, num_classes) :param true_label: 实际标签,形状为 (batch_size,) :return: 混淆矩阵,形状为 (num_classes, num_classes) """ num_classes = prediction.shape[1] confusion_mat = ...
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。
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)print(cm)基于pytorch的可以安装torchmetrics import torch from torchmetrics import ConfusionMatrix # 假设有一些真实标签和预测标签 y_true = torch.tensor([0, 1, 2, 2, 0, 1])y_pred = torch.tensor([0, 2, 1, 2, 0, 1])# 定义混淆矩阵计算器 num_...
numpy和pytorch都有函数计算混淆矩阵。基于numpy的sklearn.metrics.confusion_matrix。 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]) ...