tensorflow 混淆矩阵
时间: 2023-08-26 12:06:32 浏览: 59
在TensorFlow中,可以使用tf.confusion_matrix()函数来计算混淆矩阵。该函数的参数包括labels(真实标签)、predictions(预测值)、num_classes(类别数)、dtype(数据类型)、name(名称)和weights(权重)。混淆矩阵是一种用来评估分类算法效果的标准格式,它以n行n列的矩阵形式展示了算法的预测结果。混淆矩阵在机器学习领域也被称为可能性表格或错误矩阵。它可以帮助我们了解模型在各个类别上的分类准确率和误差情况。tf.confusion_matrix()函数可以计算混淆矩阵,并且可以根据需要设置标签的数量、数据类型等参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵](https://blog.csdn.net/weixin_37992828/article/details/80573151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [深度学习--TensorFlow(5)BP神经网络(混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值)](https://blog.csdn.net/great_yzl/article/details/120675888)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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