Keras深度学习中的混淆矩阵自动生成技巧

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混淆矩阵
5星 · 超过95%的资源 9 下载量 54 浏览量 更新于2024-10-31 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"在深度学习和机器学习领域，混淆矩阵是评估模型分类性能的重要工具之一。它通过展示实际类别与模型预测类别之间的关系，帮助我们直观理解模型在各个类别的分类准确性。Keras是一个流行的开源深度学习库，它提供了用于构建和训练深度神经网络的高级API。TensorFlow2是谷歌开发的一个开源机器学习框架，它支持大规模的深度学习应用。Python3.7是目前广泛使用的编程语言，它在数据科学和机器学习领域中占据了非常重要的地位。 利用Keras进行深度学习模型开发时，我们可以利用内置函数或自定义函数来生成混淆矩阵。在本例中，提供了一个名为`plot_confusion.py`的Python脚本文件，该文件旨在使用matplotlib库来绘制混淆矩阵图表。matplotlib是Python中最常用的绘图库，它能够生成高质量的图形，这对于模型结果的可视化是必不可少的。 在这个过程中，首先需要运行深度学习模型并获得预测结果，然后根据预测结果和真实标签生成混淆矩阵数据。生成的数据通常是一个二维数组，其行代表实际类别，列代表预测类别，对角线上的元素表示模型正确分类的数量，而非对角线上的元素则表示被错误分类的数量。通过这种方式，我们可以清晰地看到模型在不同类别上的表现。 使用plot_confusion.py文件，可以自动化这一过程，使得开发者能够快速地通过视觉化图表来评估模型性能。这不仅提高了效率，同时也使得非技术人员能够更容易理解模型的分类结果。 本资源的标题`plot_confusion_keras_混淆矩阵_plotconfusion_`明确指出了资源的核心功能，即利用Keras和Python来生成和绘制混淆矩阵图表。该资源描述了所需的技术栈包括深度学习、Keras、TensorFlow2以及Python3.7，并且附带了相关的标签以方便在项目中引用和搜索。文件`plot_confusion.py`是该资源的具体实现文件，它很可能是包含了一系列函数的Python脚本，这些函数能够接受模型的预测结果和实际标签作为输入，然后输出一个格式化的混淆矩阵图像。 在实际应用中，混淆矩阵不仅帮助我们识别模型在哪些类别上的表现不佳，而且还可以用作模型调优的依据。例如，如果一个类别经常被错误分类为另一个类别，那么我们可能需要增加该类别样本的数据量，或者调整模型结构和参数以改善分类效果。 总结来说，本资源为深度学习开发者提供了一种快速、便捷的方法来评估和优化他们的模型分类性能，通过自动生成可视化图表的方式，使得模型评估过程更加直观和高效。"

MATLAB中plotconfusion函数的应用

2021-01-07 上传
MATLAB中plotconfusion函数的应用 混淆矩阵是衡量神经网络结果的一个手段，在许多相关论文中都出现过。笔者在撰写研究生期间第一篇论文，考虑使用混淆矩阵来说明神经网络对分类的敏感度。因此进行了简单的研究。主要内容来自下面的链接。https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ref/plotconfusion.html?s_tid=srchtitle 混淆矩阵介绍 在混淆矩阵图中，行对应于预测类（输出），列对应于真实类（目标）。对角线单元对应于正确分类的观测值。非对角线的单元对应错误分类的观察结果。在每个单元格中都显示了对象数量和占总对象数量的

详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

2020-09-19 上传
主要介绍了详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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))

2023-06-06 上传
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...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。

keras训练曲线,混淆矩阵,CNN层输出可视化实例

2020-09-16 上传
2. **`plot_confuse`** 函数则负责计算混淆矩阵，并调用 `plot_confusion_matrix` 函数进行可视化。它需要模型、验证数据及其标签作为输入，其中标签通常以 one-hot 编码的形式给出。 #### 效果示例 ```python ...

【全面解读混淆矩阵】：算法预测结果的深度剖析

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混淆矩阵能够清晰地展示模型预测结果和真实情况之间的对应关系，从中我们不仅能了解模型的准确率，还能更细致地分析各类错误类型。 混淆矩阵的重要性在于，它允许我们对模型的性能进行更加深入的评估。比如，我们...

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

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![Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解]... Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加

# 拆分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(heartbeats_image, labels, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # 保存数据集 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('X_val.npy', X_val) np.save('X_test.npy', X_test) np.save('y_train.npy', y_train) np.save('y_val.npy', y_val) np.save('y_test.npy', y_test) from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout # 定义卷积神经网络 model = Sequential([ Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(255,255,1)), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Flatten(), Dense(units=128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(units=1, activation='sigmoid') ]) model.add(Dense(20, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val)) # 保存模型 model.save('my_model.h5') from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果转换为标签 y_pred_labels = (y_pred > 0.5).astype(int) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.utils.multiclass import unique_labels # 将多标签指示器转换成标签数组 y_test = unique_labels(y_test) y_pred_labels = unique_labels(y_pred_labels) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_labels) # 绘制混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.xlabel("Predicted labels") plt.ylabel("True labels") plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19], ['N','L','R','A','a','J','S','V','F','[','!',']','e','j','E','/','f','x','Q','|']) plt.yticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19], ['N','L','R','A','a','J','S','V','F','[','!',']','e','j','E','/','f','x','Q','|']) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() plt.show()之后怎么绘制ROC曲线

2023-05-10 上传
要绘制ROC曲线，需要计算模型的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），可以使用sklearn.metrics库中的roc_curve函数来计算TPR和FPR，然后使用matplotlib库中的plot函数来绘制ROC...

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import matplotlib.pyplot as plt import shutil import os # 加载数据集 train_dir = 'path/to/train' val_dir = ''path/to /validation' test_dir = ''path/to /test' batch_size = 20 epochs = 20 img_height, img_width = 150, 150 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) test_generator = val_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dropout(0.5), Dense(512, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型并指定优化器、损失函数和评估指标 model.compile( optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_generator, validation_steps=val_generator.samples // batch_size ) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.legend() plt.show()优化这段代码的验证集的准确率，并加上使用混淆矩阵分析该代码结果的代码

2023-05-29 上传
代码如下，使用混淆矩阵分析模型的结果： ``` import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator, ...

from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import tensorflow as tf # 构建LSTM模型 X_train = tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.float32) y_train = tf.convert_to_tensor(y_train, dtype=tf.float32) X_test = tf.convert_to_tensor(X_test, dtype=tf.float32) y_test = tf.convert_to_tensor(y_test, dtype=tf.float32) model = Sequential() model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int) 通过这段代码生成ROC曲线以及混淆矩阵

2023-05-25 上传
可以使用scikit-learn库中的函数来生成ROC曲线和混淆矩阵。下面是一个示例代码： ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 计算ROC曲线的假正...

基于keras实现自定义图像数据集分类并绘制混淆矩阵、散点图可视化、经过网络每一层的特征代码实现

2023-05-26 上传
在这个示例中，我们首先使用predict_generator函数来预测测试集的标签，并计算混淆矩阵。然后，我们使用sklearn库中的TSNE函数来提取网络中间层的特征，并将它们降维到二维空间。最后，我们使用matplotlib库来绘制...
慕酒
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