confusion_matrix 参数

抱歉，我可以回答你关于 confusion_matrix 参数的问题。confusion_matrix 是一种用于评估分类器性能的技术，它使用一个矩阵来表示正确分类和错误分类的情况。具体而言，confusion_matrix 包括真正例、假正例、真负例和假负例四个元素，可以根据这些元素来计算分类器的准确率、精度、召回率和 F1值等指标。

相关问题

plot_confusion_matrix参数

plot_confusion_matrix是一个函数，用于绘制混淆矩阵图。它的参数包括：

- estimator：分类器或回归器对象，用于预测数据集的标签。
- X：特征矩阵，用于训练分类器或回归器。
- y_true：真实标签，用于计算混淆矩阵。
- labels：标签列表，用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- sample_weight：样本权重，用于计算加权混淆矩阵。
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化。
- display_labels：显示的标签列表，用于指定混淆矩阵的行和列的标签。
- include_values：是否在混淆矩阵中显示数值。
- cmap：颜色映射，用于绘制混淆矩阵的颜色。
- ax：绘图的坐标轴对象。
- colorbar：是否显示颜色条。

Compute confusion matrix if compute_confusion_matrix: confusion_matrix(reordered_preds.cpu().numpy(), targets.cpu().numpy(), class_names, confusion_matrix_file) return {'ACC': acc, 'ARI': ari, 'NMI': nmi, 'ACC Top-5': top5, 'hungarian_match': match}

这段代码是一段函数的代码，用于计算聚类或分类模型的性能指标，例如准确率（ACC）、调整兰德指数（ARI）、标准化互信息（NMI）和Top-5准确率（ACC Top-5）。如果`compute_confusion_matrix`参数为True，则还会计算混淆矩阵并将其保存到文件中。函数的输入是预测结果、目标标签、类别名称和混淆矩阵文件的路径。函数返回一个字典，包含计算得到的各项性能指标的值。