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...
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...
这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有...
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 ...
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。混淆矩阵可以展示分类模型在测试集上的分类效果,通过对比真实标签和预测标签,我们可以得到混淆矩阵的四个元素:TP(真阳性)、TN(真阴性)、FP(假阳性)和 FN(假阴性)。 在PyTorch 中,我们可以通过编写自定义的损失函数来实现概...
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。©...
accuracy_score,confusion_matrix:用来计算预测精度和混淆矩阵; TSNE:用来对数据进行降维;hiddenlayer,torchviz:用来可视化卷机神经网络的结构; 在导入模块和库之后,下面定义一些后面会使用到的超参数,它分别为: # 设置超参数 EPOCH = 1 # 训练整批数据多少次, BATCH_SIZE = 50 # 每个Batch使用的图像数量 LR = ...
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_...
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。