tensorflow中的混淆矩阵顺序
混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具，它展示了模型在不同类别上的预测结果与实际标签之间的对应关系。在TensorFlow中，混淆矩阵的顺序通常是根据类别标签的索引顺序来确定的。
具体来说，混淆矩阵是一个N×N的矩阵，其中N表示类别的数量。矩阵的行表示实际标签，列表示预测结果。每个矩阵元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。对角线上的元素表示正确预测的样本数，而非对角线上的元素表示错误预测的样本数。
混淆矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，进而计算出一系列评估指标，如准确率、召回率、精确率和F1值等。通过分析混淆矩阵，我们可以判断模型在不同类别上的预测偏差和错误类型，从而优化模型的性能。
在TensorFlow中，可以使用tf.math.confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。该函数接受两个参数：实际标签和预测结果。例如，对于二分类问题，可以使用以下代码计算混淆矩阵：
import tensorflow as tf
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 0, 1]
confusion_matrix = tf.math.confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(confusion_matrix)输出结果为：
tf.Tensor(
[[2 0]
[1 2]], shape=(2, 2), dtype=int32)上述结果表示模型将两个样本正确预测为类别0，将一个样本错误预测为类别1，将两个样本正确预测为类别1。
在TensorFlow中，混淆矩阵的顺序是根据类别标签的索引顺序来确定的。如果需要自定义混淆矩阵的顺序，可以使用tf.math.confusion_matrix函数的num_classes参数来指定类别的数量，并使用tf.math.reorder_confusion_matrix函数来重新排序混淆矩阵的行和列。
总结起来，混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，在TensorFlow中可以使用tf.math.confusion_matrix函数来计算混淆矩阵，并通过分析混淆矩阵来优化模型的性能。
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机器学习:混淆矩阵中的错误获取
python、machine-learning、regression、random-forest、confusion-matrix
在运行随机森林回归模型时，在运行混淆矩阵时会出现误差。该模型能够预测y_pred，但我无法检查精度，因为我无法运行精度矩阵。
数据类型：
type(y_test)
Out[124]: numpy.ndarray
type(y_pred)
Out[125]: numpy.ndarray
下面是我的混淆矩阵代码：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(matrix)
from sklearn.metrics import accuracy_sco
浏览 1提问于2018-11-01得票数 0
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在用于多类分类的keras中生成混淆矩阵
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训练模型的准确率高达98%，但混淆矩阵表现出很高的误识率。
我正在使用keras和迁移学习方法在预先训练的VGG16模型上进行多类分类。
问题是使用CNN将图像分类为5种类型的番茄病害。
有5个疾病类别，6970个训练图像和70个测试图像。
训练模型的准确率为98.65%，而测试模型的准确率为94%。
但问题是，当我生成混淆矩阵时，它显示出非常高的误分类。
谁来帮帮我，是我的代码错了还是模型错了？我很困惑我的模型是否给出了正确的结果。
如果有人能解释一下keras是如何使用model.fit_generator函数来计算精度的，因为将精度的一般公式应用于混淆矩阵，并没有给出与keras计算的结
浏览 5提问于2018-12-26得票数 1
1回答
如何解释Scikit-学习混淆矩阵？
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我使用来检查分类器的性能。
我正在使用Scikit-学习，我有点困惑。我如何解释
from sklearn.metrics import confusion_matrix
>>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
>>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
>>> confusion_matrix(y_true, y_pred)
array([[2, 0, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 2]])
我如何决定这个预测值是好还是坏。
浏览 0提问于2014-04-25得票数 1
1回答
接收分类指标不能处理多类confusion_matrix的混合
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在我交叉验证了我的训练数据集之后，我开始在混淆矩阵上遇到麻烦。我的X_Train形状显示为(835，5)，我的y_train形状显示为(835，)。当我的数据混合时，我不能使用此方法。除此之外，它之前的模块都工作得很好。我有的代码写在下面。如何设置训练数据以使用confusion_matrix方法？
cross_val/cross_val_score模块
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.model_selection import cross_val_score
lasso = linear_mod
浏览 1提问于2018-03-17得票数 2
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从混淆矩阵生成分类报告
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我通过Scikit-Learn的confusion_matrix(y_true, y_pred)方法生成了一个混淆矩阵。我需要修改矩阵以删除最后一列和最后一行，这是我通过[arr[:-1] for arr in confusion_matrix][:-1]完成的。
我现在需要从修改后的矩阵生成分类报告，但不确定如何将修改后的矩阵转换回y_true和y_pred。谢谢!
浏览 1提问于2021-05-07得票数 0
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测试准确率为98%的模型的混淆矩阵不准确
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我训练了一个二进制分类模型，获得了98%的测试准确率和99%的训练准确率。
今天我想计算混淆矩阵，并使用下面的代码来计算它们。
model = load_model("model.h5")
testGenerator = ImageDataGenerator(rotation_range=5,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
浏览 11提问于2018-08-04得票数 5
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如何了解scikit-学习混淆矩阵的标签顺序并更改它
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存在27个类别的多分类问题。
y_predict=[0 0 0 20 26 21 21 26 ....]
y_true=[1 10 10 20 26 21 18 26 ...]
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我对混淆矩阵的顺序感到困惑。它是按索引升序排列的？如果我想用标签sequence=0 1 2 3 10 11农业商业生活东北北重新
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TensorFlow多标签精度度量
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model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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计算python中的confusion_matrix
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Y_pred has either a cat or dog
y_true has either a cat or dog
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True_Positive = confusion_matrix_output[0][0]
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
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LSTM的混淆矩阵--利用
deep-learning、lstm、confusion-matrix
我想计算我的LSTM模型的混淆矩阵。
y_test=的形状(17799,1)
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我使用了以下代码：
从sklearn.metrics导入confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test，y_pred)
获取以下错误：
引发ValueError("{0}不支持“.format(Y_type))
ValueError:不支持连续
y_test和y_predict都是使用最小标量器(0，1)进行规范化的。
这两个变量的前几行看起来如下：
y_test={0,0,0,0.0216212}
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
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CNN:为整个测试数据集生成混淆矩阵
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我使用下面的代码来预测数据集上的模型输出。
correct = 0
total_predictions = []
actual_labels = []
with torch.no_grad():
for images, labels in testloader:
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
浏览 5提问于2021-11-26得票数 0
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滑雪板中的混淆矩阵
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如果你看看这个：
>>> y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]
>>> y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]
>>> confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["ant&#
浏览 0提问于2020-11-01得票数 3
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对于多标签分类器，有实现2x2混淆矩阵的方法吗？
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我感兴趣的是为一个多标签分类问题创建一个2x2混淆矩阵，其中它只显示全部的假/真阳性/否定。
我有一段代码，它生成一个完整的混淆矩阵，但是有了98个标签，几乎不可能看到任何东西。我并不太关心拥有一个完整的矩阵，所以2x2只显示上述四个属性是理想的，我只是不知道如何实现它。
下面是代码片段，如果有帮助的话：
predictions_d7 = model_d7.predict(x_test_d7)
y_pred = np.argmax(predictions_d7, axis=1)
y_test = np.argmax(Y_test_d7, axis=1)
print(y_test)
prin
浏览 2提问于2022-01-14得票数 0
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如何理解4x4混淆矩阵？
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我正在使用scikit学习决策树将一组数据分类为四类中的一种。我是机器学习和编码的新手，我试着去理解混淆矩阵。
所以当我使用sci工具包混淆矩阵时，我得到了一个四乘四的矩阵。我知道列是每个类别的预测(例如“预测A，预测B.”)。然而，我对行代表什么感到困惑。另外，某些预测是否有可能不会出现在混淆矩阵上。我发现有些列没有必要的总数。为什么会这样呢？
unique, counts = np.unique(classif_predict, return_counts=True)
print('Predicted:',dict(zip(unique, counts)))
_uniqu
浏览 4提问于2019-10-27得票数 3
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1回答
如何在实验中加入混淆矩阵和精度度量？
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我正在使用Python进行机器学习的实验，问题是我想在我的实验中添加precisión度量和混淆矩阵，我的完整代码如下所示：
print('Random Forest Testing')
from sklearn import svm
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import csv
from sklearn import preprocessing
from sklearn import svm
from sklearn.cross_valid
浏览 4提问于2016-12-09得票数 0
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5回答
无估计量的plot_confusion_matrix
python、scikit-learn、confusion-matrix
我试着用plot_confusion_matrix，
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 1, 0, 0]
confusion_matrix(y_true, y_pred)
输出：
array([[1, 0],
[1, 2]])
现在，在使用以下内容时；使用“classes”或不使用“classes”
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
plot_confusion_matrix(y_tr
浏览 12提问于2020-03-20得票数 8
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2回答
如何为图像分割任务创建混淆矩阵？
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我在处理二值图像分割问题。我已经成功地编译和训练了模型。现在我正努力实现两个目标：
获得测试集的完全混淆矩阵(原因:了解假阳性和假阴性的比例)
为测试集中的每个图像获取一个单独的混淆矩阵(原因:查找和分析拖曳模型性能的图像)
据我所知，来自scikit的包可以帮助解决一个完全混乱的矩阵，但我无法让它与我的自定义数据生成器一起工作。根据docs，这是confusion_matrix的代码
sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, *, labels=None, sample_weight=None, normalize=No
浏览 11提问于2020-07-06得票数 2
1回答
替换张量流的自定义损失函数中的预测元素
tensorflow2.0、tf.keras
我正在使用一个分类模型，但我想编写我的自定义损失函数，该函数仅在softmax值大于0.75时才将三个类别中的两个类别的值视为1。如果其他两个类别都为零，则第三个类别的值设置为1。 def custom_loss(y_true, y_pred):
y_pred[:,0][y_pred[:,0] > 0.75] = 1
y_pred[:,0][y_pred[:,0] < 0.75] = 0
y_pred[:,2][y_pred[:,2] > 0.75] = 1
y_pred[:,2][y_pred[:,2] < 0.75] = 0
浏览 5提问于2021-02-03得票数 0
1回答
NumPy的假阳性率
python、arrays、numpy、multiclass-classification、false-positive
对于多类分类，我只能用numpy方法来计算假阳性率。我有两个numpy数组，一个用于预测((m，k)形状:m是样本元素的计数，k是类别的计数)，另一个用于真正的标签((m，)形状)。
我已经做了什么:确定所有行(prediction_labels数组)的预测(正)元素indeces，为唯一类别(true_labels)创建一个集合。
我想要做的是:在同一时间迭代prediction_labels和y_true数组，并计算给定元素(true_labels中的每个唯一值)在相同位置上是否相等。因此，我想确定数组(false_positive_counts)中按类别划分的假阳性计数。
例如：
def
浏览 10提问于2022-03-26得票数 0
2回答
得到最坏的多类分类预测类
python、scikit-learn、confusion-matrix
我正在处理一个多类分类问题，其中我有很多不同的类(50+)。
问题是，我想突出最坏的预测类(例如，在混淆矩阵或其他)，以便在我的分类器中做一些进一步的调整。
我的预测和测试数据保存在一个列表中(从sklearn的小例子)：
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
confusion_matrix(y_true, y_pred)
array([[2, 0, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 2]])
如何从矩阵中获得本例中的类1？在那里，预测是完全错误的。是否有一种方法可以根据真实的积极
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
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