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_c
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...
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...
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 ...
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...
#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 ...
图5 训练过程中损失函数的变化趋势 接下来我们可视化出训练好的模型在测试集上预测的混淆矩阵,程序如下: ## 使用最终模型对测试集进行预测,并输出混淆矩阵 output,_ = lenet5(test_data_x) _,pre_lab = torch.max(output,1) confm = confusion_matrix(test_data_y,pre_lab) ## 可是发现大部分预测正确 ...
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。