进行人来识别时,利用测试机查看模型效果并进行可视化代码
时间: 2024-03-12 12:48:33 浏览: 17
下面是一个使用测试集对人脸识别模型进行评估并进行可视化的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
# 加载模型和测试集数据
model = keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')
X_test = np.load('path/to/your/X_test.npy')
y_test = np.load('path/to/your/y_test.npy')
# 对测试集数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g', xticklabels=['non-face', 'face'], yticklabels=['non-face', 'face'])
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()
# 输出分类报告
target_names = ['non-face', 'face']
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names))
```
这段代码首先加载了之前保存的人脸识别模型和测试集数据。然后,对测试集数据进行预测,并使用混淆矩阵可视化分类结果。最后,输出分类报告,包括准确率、召回率和F1得分等指标。
需要注意的是,这段代码仅仅是一个示例,实际使用时需要根据自己的数据集和模型进行适当修改。