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标准影室闪光灯干眼症箱,metrics模块混淆矩阵常

时间:2020-01-03 02:29来源:首页
配置参数 特色: 海力欧 170/150/120cm 八角 专业影室闪光灯柔光箱HYLOW标准卡口 150cm 查看完整参数 标准影室闪光灯干眼症箱,metrics模块混淆矩阵常用函数。from sklearn import metrics 配置参数

配置参数

  • 特色:海力欧 170/150/120cm 八角 专业影室闪光灯柔光箱 HYLOW标准卡口 150cm

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标准影室闪光灯干眼症箱,metrics模块混淆矩阵常用函数。from sklearn import metrics

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  • 特色:金贝 110cm 80cm 56cm 双面反光板 金色银色双面 专业材质 高端品质 摄影器 80cm

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1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

参数分别为y实际类别、预测类别、返回值要求(True返回正确的样本占比,false返回的是正确分类的样本数量)

eg:

>>> import numpy as np

>>> from sklearn.metrics import accuracy_score

>>> y_pred = [0, 2, 1, 3]

>>> y_true = [0, 1, 2, 3]

>>> accuracy_score(y_true, y_pred)

0.5

>>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)

2.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)

参数:真是类别,预测类别,目标类别名称

eg:

图片 1

3.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)

输出为混淆矩阵

eg:

图片 2

太多了,写3个常用的吧,具体参考help(metrics)

文末惊喜在此:

纯手工Python混淆矩阵作图代码案例

defcm_plot(y,yp):#参数为实际分类和预测分类

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix

#导入混淆矩阵函数

cm = confusion_matrix(y,yp)

#输出为混淆矩阵

importmatplotlib.pyplotasplt

#导入作图函数

plt.matshow(cm,cmap=plt.cm.Greens)

# 画混淆矩阵图,配色风格使用cm.Greens

plt.colorbar()

# 颜色标签

forxinrange(len(cm)):

foryinrange(len(cm)):

plt.annotate(cm[x,y],xy=(x,y),horizontalalignment='center',verticalalignment='center')

#annotate主要在图形中添加注释

# 第一个参数添加注释

# 第一个参数是注释的内容

# xy设置箭头尖的坐标

#horizontalalignment水平对齐

#verticalalignment垂直对齐

#其余常用参数如下:

# xytext设置注释内容显示的起始位置

# arrowprops 用来设置箭头

# facecolor 设置箭头的颜色

# headlength 箭头的头的长度

# headwidth 箭头的宽度

# width 箭身的宽度

plt.ylabel('True label')# 坐标轴标签

plt.xlabel('Predicted label')# 坐标轴标签

returnplt

#函数调用

cm_plot(train[:,3],tree.predict(train[:,:3])).show()

输出结果图:

图片 3

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