return np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)
时间: 2024-05-21 21:15:40 浏览: 15
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
图像分割指标计算mpa代码,以混淆矩阵hist作为输入
以下是Python实现图像分割中MPA(Mean Pixel Accuracy)指标的示例代码,以混淆矩阵hist作为输入:
```python
def mean_pixel_accuracy(hist):
true_positive = np.diag(hist)
total_pixels = hist.sum()
return true_positive.sum() / total_pixels
```
该函数接受混淆矩阵hist作为输入,并返回MPA指标值。其中,true_positive是真正例的数量,即预测为正例且真实为正例的像素数量;total_pixels是像素总数,即混淆矩阵中所有元素之和。MPA指标定义为真正例的数量除以像素总数,表示分类正确的像素所占的比例。
请注意,混淆矩阵的行表示真实类别,列表示预测类别。因此,np.diag(hist)表示预测为正例且真实为正例的数量,hist.sum()表示混淆矩阵中所有元素之和,即像素总数。
sns.pairplot()参数讲解
`sns.pairplot()` 是 Seaborn 库中用于创建成对关系可视化的函数。它可用于绘制多个变量之间的散点图、直方图和核密度估计图,并展示它们之间的相关性。
`sns.pairplot()` 函数的常用参数如下:
- `data`:必需参数,指定要使用的数据框(DataFrame)或数据表。
- `vars`:可选参数,指定要在 pairplot 中使用的列名列表。如果未提供此参数,则将使用数据框中的所有数值列。
- `hue`:可选参数,指定用于分组变量的列名。根据该变量的不同取值,会使用不同颜色标记数据点。
- `palette`:可选参数,指定用于着色不同组别的调色板。可以是预定义的调色板名称或自定义的颜色映射。
- `kind`:可选参数,指定要绘制的图形类型。默认为 "scatter",表示散点图。其他可选值包括 "reg"(回归曲线)、"kde"(核密度估计图)和 "hist"(直方图)。
- `diag_kind`:可选参数,指定对角线上要绘制的图形类型。默认为 "auto",会根据变量类型选择合适的图形类型。其他可选值包括 "hist"(直方图)和 "kde"(核密度估计图)。
- `markers`:可选参数,指定用于不同组别的数据点标记样式。
- `plot_kws`:可选参数,用于传递其他关键字参数给绘图函数。
这些参数只是 `sns.pairplot()` 函数的一部分,还有其他一些参数可以用于自定义成对关系可视化的样式和布局。你可以查阅 Seaborn 的文档以了解更多详细信息和示例:https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html
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