混淆矩阵求出五分类的每一类准确率代码
时间: 2023-08-06 07:17:03 浏览: 44
以下是一个示例代码,用于计算五分类任务的混淆矩阵和每一类的准确率:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 假设有五个类别,y_true 和 y_pred 分别是真实标签和预测标签
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 计算每一类的准确率
acc_class = []
for i in range(5):
acc = conf_mat[i, i] / sum(conf_mat[i, :])
acc_class.append(acc)
```
这里使用了 `sklearn.metrics` 库中的 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵,然后遍历每一行计算准确率。注意,这里假设有五个类别,如果你的任务中类别数量不同,需要相应地修改代码。
相关问题
基于pytorchde混淆矩阵求出五分类的每一类准确率代码
以下是一个示例代码,用于计算基于 PyTorch 的五分类任务的混淆矩阵和每一类的准确率:
```python
import torch
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 假设有五个类别,y_true 和 y_pred 分别是真实标签和预测标签
y_true = torch.tensor(y_true)
y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 计算每一类的准确率
acc_class = []
for i in range(5):
acc = conf_mat[i, i] / sum(conf_mat[i, :])
acc_class.append(acc)
```
这里使用了 `torch.argmax` 函数来获取预测概率最大的标签,然后使用 `sklearn.metrics` 库中的 `confusion_matrix` 函数来计算混淆矩阵,最后遍历每一行计算准确率。注意,这里假设有五个类别,如果你的任务中类别数量不同,需要相应地修改代码。
基于pytorch的一维数据的五分类混淆矩阵以及各类别准确率代码
以下是基于 PyTorch 的一维数据的五分类混淆矩阵以及各类别准确率代码示例:
```python
import torch
import numpy as np
# 假设有 100 个样本,每个样本的分类标签为 0, 1, 2, 3, 4 中的一个
y_true = torch.randint(low=0, high=5, size=(100,))
# 假设模型预测的分类为随机值,模拟混淆矩阵
y_pred = torch.randint(low=0, high=5, size=(100,))
# 计算混淆矩阵
confusion_matrix = torch.zeros(5, 5)
for i in range(len(y_true)):
confusion_matrix[y_true[i], y_pred[i]] += 1
# 输出混淆矩阵
print("Confusion Matrix:")
print(confusion_matrix)
# 计算各类别准确率
class_accuracy = np.zeros(5)
for i in range(5):
class_accuracy[i] = confusion_matrix[i, i] / confusion_matrix[i].sum()
# 输出各类别准确率
print("Class Accuracy:")
print(class_accuracy)
```
该代码首先生成了 100 个随机标签的样本,以及一个随机预测的分类结果。然后,通过循环计算出混淆矩阵,并输出结果。接着,计算每个类别的准确率,并输出结果。
需要注意的是,该代码仅适用于一维数据的情况。对于多维数据,需要对每一个维度进行类似的计算。同时,该代码中假设分类标签为 0, 1, 2, 3, 4,如有需要,可以根据实际情况进行修改。
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