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...
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: y_tru...
上面的程序导入了训练数据集,然后使用Data.DataLoader()函数将其定义为数据加载器,每个batch中会包含64个样本,通过len()函数可以计算数据加载器中包含的batch数量,输出显示train_loader中包含938个batch。需要注意的是参数shuffle = False,表示加载器中每个batch使用的样本都是固定的,这样有利于在训练模型时根据迭代的次...
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...
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。
我们可以将这些想法组合在所谓的混淆矩阵中。 它被称为混淆矩阵（ confusion matrix），不是因为它难以理解，而是因为它列出了分类器混淆目标的实例。 下图应该更清楚地说明这一点：我们使用哪种度量，或者在确定分类器的成功与否时给予对应指标更多的权重，实际上取决于我们的实际应用。 准确率和召回率之间存在权衡。
‘confusion_matrix’ - Confusion Matrix ‘error’ - Class Prediction Error ‘class_report’ - Classification Report ‘boundary’ - Decision Boundary ‘rfe’ - Recursive Feature Selection ‘learning’ - Learning Curve ‘manifold’ - Manifold Learning ...