Confusion Matrix Normalized: [[0.99628942 0.00371058] [0.40163934 0.59836066]]
时间: 2023-07-03 13:33:34 浏览: 88
这是一个混淆矩阵归一化后的结果,其中包含了模型预测的结果和真实结果之间的比较。具体来说,该混淆矩阵表示有两个类别,分别为正类和负类。矩阵的行表示模型预测的结果,列表示真实结果。矩阵的值表示在所有样本中,模型正确预测的比率。
在该混淆矩阵中,第一行表示模型预测的结果为负类的样本,其中有99.6%的样本被正确预测为负类,另外0.4%的样本被错误预测为正类。第二行表示模型预测的结果为正类的样本,其中有40.2%的样本被正确预测为正类,另外59.8%的样本被错误预测为负类。总体而言,该模型在预测负类时表现非常好,但在预测正类时表现较差。
相关问题
confusion_matrix_stl10.png
"confusion_matrix_stl10.png" 可能是一个混淆矩阵图片的文件名。混淆矩阵是一种评估分类模型性能的工具,通常用于多分类问题。混淆矩阵中每一行代表实际类别,每一列代表预测类别,矩阵中的每个元素表示实际类别为该行对应类别,预测类别为该列对应类别的样本数量。混淆矩阵可以帮助我们了解分类器在不同类别上的表现,并从中分析出分类器的分类误差情况,进而优化分类器的性能。"confusion_matrix_stl10.png" 可能是一个基于 STL-10 数据集的分类模型的混淆矩阵图片。
cannot import name plot_confusion_matrix from sklearn.metrics
The error "cannot import name plot_confusion_matrix from sklearn.metrics" usually occurs when the version of scikit-learn you are using is outdated and does not support the plot_confusion_matrix function. This function was introduced in version 0.22, so you need to make sure you are using at least that version.
You can check the version of scikit-learn you are using with the following code:
```
import sklearn
print(sklearn.__version__)
```
If your version is lower than 0.22, you can upgrade it by running the following command in your terminal:
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
Once you have upgraded scikit-learn, you should be able to import the plot_confusion_matrix function without any issues.
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