conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(conf_mat, cmap='binary', interpolation='None') plt.colorbar() plt.xticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.yticks(range(6), ['1', '2', '3', '5', '6', '7'], fontsize=12) plt.xlabel('Predicted Class', fontsize=16) plt.ylabel('True Class', fontsize=16) plt.show()
时间: 2023-08-06 12:15:15 浏览: 46
这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵可以用来评估分类模型的性能。其中,y_test是测试集的真实标签,y_pred是模型在测试集上的预测标签。confusion_matrix函数可以根据这两个标签计算出混淆矩阵。plt.imshow函数用于显示混淆矩阵,cmap参数指定了颜色映射,interpolation参数指定了插值方式。plt.xticks和plt.yticks用于设置刻度标签,fontsize参数指定字体大小。plt.xlabel和plt.ylabel用于设置坐标轴标签,fontsize参数指定字体大小。最后的plt.show函数用于显示图像。
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conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions)
这段代码是用来计算混淆矩阵的。混淆矩阵是用来评估分类模型的性能的一种方法,它通过对真实标签和模型预测结果进行比较,得出分类模型的准确性、召回率、精度等指标。
其中,y_true表示真实的标签(ground truth),y_pred表示模型预测的结果。confusion_matrix函数可以根据这两个参数计算出一个混淆矩阵。混淆矩阵的行表示真实分类,列表示预测分类,对角线上的数字表示正确分类的数量,其他数字表示错误分类的数量。
def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))
如果你正在使用Keras的Sequential模型,那么你需要使用predict()方法获取模型的预测结果,如下所示:
```python
import numpy as np
# 假设你的模型是一个Sequential对象,名为model
predictions = model.predict(x_val)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
truelabel = np.argmax(y_val, axis=1) # 将one-hot编码转化为标签形式
conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np.max(truelabel) + 1))
```
这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions,然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时,使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式,并保存在truelabel中。接下来,使用sklearn库中的confusion_matrix()函数计算混淆矩阵,并将其保存在conf_mat中。最后,使用自定义的plot_confusion_matrix()函数绘制混淆矩阵图。需要注意的是,classes参数应该是类别的列表,而不是类别标签的数组。