CIFAR10混淆矩阵
时间: 2023-09-11 15:05:12 浏览: 85
CIFAR10混淆矩阵是用于评估模型在CIFAR10数据集上的分类准确度的一种工具。混淆矩阵展示了模型预测与实际标签之间的关系。根据引用和引用,我们可以使用scikit-learn工具包中的plot_confusion_matrix方法来可视化CIFAR10数据集上训练模型的混淆矩阵。具体的代码如下所示:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
# 计算真实标签和预测标签的混淆矩阵
confusion_mat = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels)
# 使用ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=confusion_mat, display_labels=classes)
disp.plot(
include_values=True, # 混淆矩阵每个单元格上显示具体数值
cmap="viridis", # colormap的选择,这里使用的是viridis
ax=None,
xticks_rotation="horizontal",
values_format="d" # 显示的数值格式
)
```
以上代码可以计算出CIFAR10数据集上的混淆矩阵,并通过可视化的方式展示出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [分类模型confusion matrix混淆矩阵可视化](https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/119964383)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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