print('Confusion Matrix:', cm)输出的混淆矩阵怎么换行
时间: 2023-12-18 16:02:07 浏览: 31
可以使用`numpy`库中的`ndarray`的`tostring()`方法将混淆矩阵转换为字符串,并使用字符串的`replace()`方法将字符串中的换行符`\n`替换为可视化的换行符,将以下代码:
```
# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:', cm)
```
修改为:
```
# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm_str = np.array2string(cm).replace('\n', '\n\n')
print('Confusion Matrix:\n', cm_str)
```
这样运行后即可在控制台中输出混淆矩阵的文本形式,并换行分隔。
相关问题
YOLOV5metrics.py中ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果
ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果包括以下内容:
1. Accuracy:准确率,即分类正确的样本数占总样本数的比例。
2. Precision:精确率,即所有预测为正类别的样本中,真正为正类别的样本数占预测为正类别的样本数的比例。
3. Recall:召回率,即所有真正为正类别的样本中,被正确地预测为正类别的样本数占真正为正类别的样本数的比例。
4. F1-score:F1得分,综合了精确率和召回率的指标,是精确率和召回率的调和平均数。
5. Confusion Matrix:混淆矩阵,展示了模型分类结果的详细情况。混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测标签,对角线上的元素表示正确分类的样本数,非对角线上的元素表示错误分类的样本数。
通过调用metrics.confusion_matrix来混淆矩阵
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具,它可以展示模型在测试集上真实标签和预测标签之间的关系。在 Python 中,可以通过调用 scikit-learn 库的 metrics 模块中的 confusion_matrix 函数来生成混淆矩阵。以下是一个示例代码:
``` python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
```
在这个例子中,`y_true` 和 `y_pred` 分别代表了真实标签和预测标签。调用 `confusion_matrix(y_true, y_pred)` 函数会返回一个混淆矩阵,打印结果如下:
```
[[3 0]
[1 2]]
```
这个混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测标签,矩阵中的每个元素表示真实标签和预测标签相同的样本数。例如,第一行第一列的 3 表示真实标签为 0,但模型预测为 0 的样本数有 3 个;第二行第一列的 1 表示真实标签为 1,但模型预测为 0 的样本数有 1 个。通过分析混淆矩阵,我们可以得到模型在不同类别上的预测准确率和误判情况等信息。
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