return np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)
时间: 2024-05-21 20:15:40 浏览: 176
这段代码是用于计算混淆矩阵的各类评价指标,例如准确率、召回率、F1值等。具体来说,它的计算过程如下:
1. `hist` 是混淆矩阵,其中 `hist[i][j]` 表示实际为第 `i` 类,模型预测为第 `j` 类的样本数量。
2. `np.diag(hist)` 取出混淆矩阵的对角线元素,即实际类别和预测类别都相同的样本数量。
3. `hist.sum(1)` 和 `hist.sum(0)` 分别是按行和按列求和的混淆矩阵。它们分别表示每个实际类别的样本数量和每个预测类别的样本数量。
4. `hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)` 表示实际类别和预测类别不同时的样本数量。
5. `np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)` 避免分母为零,将分母中的 0 替换为 1。
6. `np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)` 将对角线元素除以分母,得到每个实际类别的准确率。
7. 最后,将每个实际类别的准确率相加并除以类别数,得到平均准确率。
这段代码的返回值是一个一维数组,其中每个元素表示一个类别的准确率。
相关问题
pairs(data, gap=0.5, lower.panel=panel.smooth, upper.panel=panel.cor, diag.panel=hist.panel,cex.labels=1,font.labels=2,oma=c(3,3,3,3)怎么调节每个格子的坐标轴格式,比如坐标轴颜色粗度,只要左边和下方的左标轴,该怎么改
您可以通过修改 `axis.line` 和 `axis.text` 参数来调节每个格子的坐标轴格式,比如:
- `axis.line`: 控制坐标轴线条的外观,可以设置 `col` 参数来修改颜色,设置 `lwd` 参数来修改粗细。
- `axis.text`: 控制坐标轴上刻度标签的外观,可以设置 `col` 参数来修改颜色,设置 `cex` 参数来修改字体大小。
下面是一个例子,演示如何将左边和下方的坐标轴的颜色设置为红色,粗度为2,字体大小为1.5:
```R
pairs(data, gap = 0.5, lower.panel = panel.smooth, upper.panel = panel.cor, diag.panel = hist.panel, cex.labels = 1, font.labels = 2, oma = c(3, 3, 3, 3), axis.line = list(col = "red", lwd = 2), axis.text = list(col = "red", cex = 1.5))
```
您可以根据需要调整参数的值来达到您想要的效果。
sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.9))
这是一段代码,它调用了 seaborn 库的 pairplot() 函数来绘制数据集中的多个变量之间的关系图。其中 x 是一个 pandas DataFrame 或 Series,corner=True 表示将上三角和下三角都显示数据,diag_kind='auto' 表示根据数据类型自动选择对角线上的图表类型,kind='hist' 表示非对角线上用直方图显示数据,diag_kws=dict(bins=50) 表示对角线上的直方图分成 50 个小区间,plot_kws=dict(pmax=0.9) 表示在绘制散点图时,只显示 p 值小于等于 0.9 的点。
阅读全文