补充完善下列代码得到十折交叉验证后的平均值的混淆矩阵
时间: 2024-02-28 08:56:29 浏览: 22
以下是补充完善后的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.svm import SVC
# 假设样本数据保存在X中,标签保存在y中
X = np.array(...)
y = np.array(...)
# 初始化SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
# 定义十折交叉验证器
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
# 定义空的混淆矩阵
cm = np.zeros((num_classes, num_classes))
# 进行十折交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X, y):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 训练SVM分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
cm += confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=range(num_classes))
# 计算平均混淆矩阵
cm_avg = cm / 10
print('平均混淆矩阵:')
print(cm_avg)
```
其中,`num_classes`是分类器需要分类的类别数。在每次交叉验证中,使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵,并将所有混淆矩阵相加得到总混淆矩阵。最后,通过除以交叉验证的次数来计算平均混淆矩阵。