PyTorch CNN教程的混淆矩阵和测试精度
PyTorch CNN教程的混淆矩阵和测试精度
提问于 2020-04-07 16:28:22
我只对报告训练和测试的准确性以及混淆矩阵感兴趣(比如使用sklearn混淆矩阵)。我该怎么做呢？目前的教程只报告了train/val的准确性，我很难弄清楚如何在那里整合sklearn confusionmatrix代码。链接到原始教程：https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis/blob/master/4%20-%20Convolutional%20Sentiment%20Analysis.ipynb
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-04-07 17:05:35
与本教程中定义的binary_accuracy函数非常相似，您可以实现所需的任何指标。您所需要的只是一组模型预测(本例中为preds)和真实目标(y)。
例如，对于混淆矩阵，您可以执行以下操作：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def compute_confusion_matrix(preds, y):
#round predictions to the closest integer
rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
return confusion_matrix(y, rounded_preds)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61075810
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