图像数据分析器的.classes方法排序了吗？
图像数据分析器的.classes方法排序了吗？
提问于 2022-11-08 22:31:07
任何人都知道，如果我做得对，基本上我正在尝试创建一个CM，我已经得到了我的y_pred，显然我需要我的基本真理，或者这是我试图使用的testdata.classes (这就是他们在网上所做的，testdata是imagedatagenerator的一个实例)，但是.classes似乎只是返回了我所有类的排序列表，而不是一个会腐蚀我预测的类的列表。因此，我认为我得到了一个非常不准确的CM。你知道我怎样才能得到我预测的真相吗？
这里是一个例子，我指的是ab，.classes，这个列表是按0到15的顺序排列的。我的模型是95%的准确率，所以我希望这些能更好地排列。
我希望y_pred和dataset.classes在95%的时间里是一样的
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-11-12 09:04:55
这是一个常见的问题。
generator.classes不应该被用作基本的真理标签，因为它们的排序方式与你得到预测的方式不同。所以你计算的任何度量都是错误的。
一种通用而正确的方法是在生成器上迭代，假设它是Sequence的子类。
all_y_pred = []
all_y_true = []
for i in range(len(generator)):
x, y = generator[i]
y_pred = model.predict(x)
all_y_pred.append(y_pred)
all_y_true.append(y)
all_y_pred = np.concatenate(all_y_pred, axis=0)
all_y_true = np.concatenate(all_y_true, axis=0)
metric = compute_your_metric(all_y_true, all_y_pred)正如您所看到的，您需要在生成器上迭代，按批计算预测，在每个批处理上，您也可以访问真正的标签，因此您可以在某些列表中累积这两个标记，然后将它们组合起来以计算您想要的度量。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74367878
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