multilabel_confusion_matrix计算class-wise或sample-wise多标签混淆矩阵,在多类任务中,标签以one-vs-rest方式二值化;而 confusion_matrix 为每两个类别之间的混淆计算一个混淆矩阵。 例子: Multilabel-indicator案例: >>> import numpy as np >>> from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix >>> ...
## 如果导入报错,检查一下 sk-learn version >= 0.21 >>> from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix >>> y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"] >>> y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"] >>> mcm = multilabel_confusion_matr...
test_conf_mat = ConfusionMatrix(num_classes=5, threshold=1. / 5) # Confusion Matrix 3. 代码汇总 将前面的函数和类全部汇总,测试代码 如下: import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略告警 from torchmetrics import MetricTracker, F1, Accuracy, Recall, Precision, Specificity, ConfusionMa...
多分类混淆矩阵计算需要先从sklearn.metrics导入confusion_matrix函数,参考sklearn官方文档:sklearn.metrics.confusion_matrix 代码如下: from sklearn.metrics import confusion_matrix # 例子1 y_true2 = [2, 0, 2, 2, 0, 1] y_pred2 = [0, 0, 2, 2, 0, 2] cm2 = confusion_matrix(y_true2, ...
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=None) 参数解释: y_true: 真实标签值。 y_pred: 通过分类器返回的预测标签。 labels: 索引矩阵的标签列表。 normalize: 接受true/pred/all,表示对真实(行) 、预测(列)条件或所有总体的混淆矩阵进行归一化。
在:sklear. metrics._classification找到的def confusion_matrix @_deprecate_positional_args defconfusion_matrix (y_true, y_pred, *, label =None, sample_weight=None, normalize= None): 计算混淆矩阵来评估分类的准确性。 根据定义,一个混淆矩阵:math: ' C '是这样的:math: ' C_{i, j} '等于已知在...
1.confusion_matrix 理论部分见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/12990784.html#_label2 1 from sklearn.metrics import confusion_matrix 2 3 #if y_true.shape=y_pred.shape=(N,) 4 tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1]).ravel() 5 print('sensitivity: ',...
函数:sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None) 输入: y_true:实际的目标结果 y_pred:预测的结果 labels: 标签,对结果中的string进行排序, 顺序对应0、1、2 sample_weight:样本的权重? 输出: 一个矩阵,shape=[y中的类型数,y中的类型数] ...
这是因为在 sktime 依赖项中使用了来自 sklearn 的私有方法。由于 sklearn 更新为 1.1.0，这个私有...
键索引记数法分为4个步骤： 第一步：频率统计 使用int数组count[]计算每个键（组号）出现的频率，如果...