测试集的分类结果可视化,可视化结果需要全面展示原始类别标签、分类结果生成代码
时间: 2024-05-16 13:13:38 浏览: 14
为了展示测试集的分类结果可视化,可以使用Python中的Matplotlib库进行绘图。下面是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设原始类别标签是y_true,分类结果是y_pred
y_true = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y_pred = [0, 1, 2, 3, 9, 5, 6, 7, 8, 4]
# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(confusion_matrix(y_true, y_pred), cmap='Blues')
# 添加标签
ax.set_xticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_yticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_xticklabels(classes)
ax.set_yticklabels(classes)
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")
# 循环显示数据
for i in range(len(classes)):
for j in range(len(classes)):
text = ax.text(j, i, cm[i, j], ha="center", va="center", color="w")
ax.set_title("Confusion Matrix")
fig.tight_layout()
plt.show()
```
其中,`y_true`是测试集的原始类别标签,`y_pred`是模型的分类结果。`confusion_matrix`是一个计算混淆矩阵的函数,它可以根据`y_true`和`y_pred`计算出一个混淆矩阵。`classes`是类别的名称列表,可以用于给混淆矩阵添加标签。
需要注意的是,以上代码只是一个示例,实际情况中需要根据具体的需求进行修改。同时,为了生成可视化结果,还需要将以上代码保存到一个Python脚本文件中,并添加数据读取和模型预测的代码。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 读取测试集数据
test_data = np.load('test_data.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')
# 加载模型
model = load_model('model.h5')
# 预测测试集
y_pred = model.predict(test_data)
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(test_labels, y_pred)
classes = ['class1', 'class2', 'class3', 'class4', 'class5', 'class6', 'class7', 'class8', 'class9', 'class10']
# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(cm, cmap='Blues')
# 添加标签
ax.set_xticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_yticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_xticklabels(classes)
ax.set_yticklabels(classes)
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")
# 循环显示数据
for i in range(len(classes)):
for j in range(len(classes)):
text = ax.text(j, i, cm[i, j], ha="center", va="center", color="w")
ax.set_title("Confusion Matrix")
fig.tight_layout()
plt.show()
```
以上代码将测试集数据保存在`test_data.npy`和`test_labels.npy`文件中,使用`load_model`函数加载保存的模型,使用`predict`函数对测试集进行预测,并根据预测结果计算混淆矩阵。最终,使用Matplotlib库绘制混淆矩阵并添加标签,生成可视化结果。