输出的混淆矩阵是这样的:Confusion matrix: 95 95 88 68 70 72 86 83 75 72 78 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0问题出在哪,该怎么解决呢
时间: 2024-01-01 08:03:29 浏览: 103
看起来问题出在混淆矩阵的计算上,而不是输出格式上。具体来说,输出的混淆矩阵中只有第一行有值,其余都是0,这说明混淆矩阵的计算有问题,导致输出了错误的结果。
根据代码,可以看出混淆矩阵的计算是使用`sklearn`库中的`confusion_matrix`函数实现的。这个函数需要传入两个参数:真实标签和预测标签。在你的代码中,真实标签和预测标签分别是从`validation_data`中获取的。因此,可能需要检查一下`validation_data`中的数据是否正确。
另外,还需要检查一下模型的预测结果是否正确。可以通过输出`y_pred`来检查一下预测结果是否符合预期。如果预测结果不对,那么就需要检查模型的输出是否正确,以及模型的输入数据是否经过了正确的预处理。
最后,如果以上方法都没有解决问题,那么就需要检查一下混淆矩阵的计算是否有误。可以手动计算一下混淆矩阵,并且跟`confusion_matrix`函数的输出进行比较,看看哪里有问题。
相关问题
print('Confusion Matrix:', cm)输出的混淆矩阵怎么换行
可以使用`numpy`库中的`ndarray`的`tostring()`方法将混淆矩阵转换为字符串,并使用字符串的`replace()`方法将字符串中的换行符`\n`替换为可视化的换行符,将以下代码:
```
# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:', cm)
```
修改为:
```
# 输出混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
cm_str = np.array2string(cm).replace('\n', '\n\n')
print('Confusion Matrix:\n', cm_str)
```
这样运行后即可在控制台中输出混淆矩阵的文本形式,并换行分隔。
YOLOV5metrics.py中ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果
ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果包括以下内容:
1. Accuracy:准确率,即分类正确的样本数占总样本数的比例。
2. Precision:精确率,即所有预测为正类别的样本中,真正为正类别的样本数占预测为正类别的样本数的比例。
3. Recall:召回率,即所有真正为正类别的样本中,被正确地预测为正类别的样本数占真正为正类别的样本数的比例。
4. F1-score:F1得分,综合了精确率和召回率的指标,是精确率和召回率的调和平均数。
5. Confusion Matrix:混淆矩阵,展示了模型分类结果的详细情况。混淆矩阵的行表示真实标签,列表示预测标签,对角线上的元素表示正确分类的样本数,非对角线上的元素表示错误分类的样本数。
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