def get_y_preds(y_true, cluster_assignments, n_clusters): """ Computes the predicted labels, where label assignments now correspond to the actual labels in y_true (as estimated by Munkres) cluster_assignments: array of labels, outputted by kmeans y_true: true labels n_clusters: number of clusters in the dataset returns: a tuple containing the accuracy and confusion matrix, in that order """ confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, cluster_assignments, labels=None) # compute accuracy based on optimal 1:1 assignment of clusters to labels cost_matrix = calculate_cost_matrix(confusion_matrix, n_clusters) indices = Munkres().compute(cost_matrix) kmeans_to_true_cluster_labels = get_cluster_labels_from_indices(indices) if np.min(cluster_assignments) != 0: cluster_assignments = cluster_assignments - np.min(cluster_assignments) y_pred = kmeans_to_true_cluster_labels[cluster_assignments] return y_pred
时间: 2024-04-17 19:23:38 浏览: 31
这个函数的作用是根据聚类结果和真实标签计算预测标签,并返回准确率和混淆矩阵。让我来解释一下这个函数的算法流程:
1. 使用 `metrics.confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵 `confusion_matrix`。混淆矩阵用于比较聚类结果和真实标签的一致性。
2. 使用 `calculate_cost_matrix` 函数计算成本矩阵 `cost_matrix`。成本矩阵表示将聚类分配给标签的成本。
3. 使用 Munkres 算法通过求解最佳分配问题,得到索引列表 `indices`。这些索引用于将聚类与真实标签进行最佳匹配。
4. 使用 `get_cluster_labels_from_indices` 函数获取从索引列表 `indices` 中提取的聚类标签。
5. 如果聚类结果中的最小值不为0,则将聚类结果减去最小值,以便将聚类结果映射到从0开始的标签。
6. 根据聚类结果映射到真实标签的聚类标签数组 `kmeans_to_true_cluster_labels` 和聚类结果数组 `cluster_assignments`,计算预测标签数组 `y_pred`。
7. 返回预测标签数组 `y_pred`。
函数还计算了准确率和混淆矩阵,但在这段代码中没有明确返回,你可以根据需要进行进一步处理。
请注意,该函数依赖于其他函数 `calculate_cost_matrix` 和 `get_cluster_labels_from_indices` 的实现。你需要确保这些函数已经定义并正确实现。
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confusion_matrix(y_test, preds)
这是一个计算混淆矩阵的代码。其中y_test是测试数据集的真实标签,preds是模型预测出来的标签。混淆矩阵是一个N×N的矩阵,其中N是分类的数目。矩阵中的每个元素C(i,j)代表真实标签为i,模型预测标签为j的样本数。具体来说,对于每个真实标签i,我们可以将模型预测出来的所有i的样本数目统计出来,然后将它们分别放到第i行的各个列上,这样就得到了混淆矩阵。混淆矩阵可以帮助我们评估模型在不同类别上的表现,进而确定哪些类别的分类效果较好或较差,以便针对性地进行调整和优化。
learn.get_preds
`learn.get_preds()` is a method in the fastai library for getting the predictions of a trained model on a dataset. It returns a tuple containing the predictions and the true labels for the dataset.
Here's an example usage:
```python
# assuming we have already trained a model and loaded it into the `learn` object
# and have a test dataset `test_dl`
preds, targets = learn.get_preds(dl=test_dl)
```
This will give us the predicted outputs and the true labels for the test dataset. We can then use these to evaluate the performance of our model on the test set.