TF：tf.confusion_matrix混淆矩阵

最新推荐文章于 2023-12-24 13:31:09 发布

qq_26697045

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分类专栏：深度学习基础s

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本文通过一个实例，展示了如何使用TensorFlow计算并可视化混淆矩阵。混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具，能够直观地展示预测结果与实际结果之间的差异。文中详细介绍了代码实现过程，包括初始化数据、创建会话、调用混淆矩阵函数以及关闭会话等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算方法：

#encoding=utf-8
import tensorflow as tf

x = [1, 2, 4]
y = [2, 2, 4]

sess = tf.InteractiveSession()
#由于x和y的最大元素是4,所以混淆矩阵是5×5的矩阵
#混淆矩阵的(x[i], y[i])位置元素为1,其它位置元素为0
op = tf.confusion_matrix(x, y, num_classes=5)
print  op.eval()
sess.close()

'''
[[0 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0]
 [0 0 1 0 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1]]
'''

[混淆矩阵可视化][scikit-learn和tensorflow实现][实例]