y_pred = model.predict_classes(seq_array,verbose=1, batch_size=200) y_true = label_array print('Training Confusion matrix\n- x-axis is true labels.\n- y-axis is predicted labels') cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) cm
时间: 2023-05-24 11:02:51 浏览: 102
= confusion_matrix(y_true, y_pred)表示什么意思?
A: 这段代码用于计算训练集的混淆矩阵。在混淆矩阵中,y轴是预测标签,x轴是真实标签。因此,该代码段用于计算模型预测结果与实际标签的一致性。混淆矩阵是评估分类模型性能的重要指标,可以帮助我们了解模型在预测哪些标签时存在困难。
相关问题
y_pred = model.predict(X_test)
这段代码是在测试数据集(X_test)上使用训练好的决策树分类器模型(model)进行预测。具体来说,使用predict()方法对测试数据集进行预测,并将预测结果存储在变量y_pred中。y_pred是一个数组,其中包含测试数据集中每个样本的预测标签。通过比较y_pred和测试数据集的真实标签,可以评估模型的准确性和性能。
y_pred = cnn.predict_classes(X_test)
在使用 Keras 深度学习框架中,`predict_classes` 方法已经被弃用,推荐使用 `predict` 方法并使用 `numpy.argmax` 函数获取预测结果。
您可以将 `predict_classes` 方法替换为 `predict` 方法,并使用以下代码获取预测结果:
```
y_pred = np.argmax(cnn.predict(X_test), axis=-1)
```
其中,`np.argmax` 函数返回数组中最大值的索引,`axis=-1` 表示在最后一个轴上执行操作。这样,`y_pred` 将会是一个一维数组,包含每个测试样本的预测类别。