Python tf.compat.v1.confusion_matrix用法及代碼示例

根據預測和標簽計算混淆矩陣。

用法

tf.compat.v1.confusion_matrix(
    labels, predictions, num_classes=None, dtype=tf.dtypes.int32, name=None,
    weights=None
)

矩陣列代表預測標簽，行代表真實標簽。混淆矩陣始終是形狀為 [n, n] 的二維數組，其中 n 是給定分類任務的有效標簽數。預測和標簽都必須是相同形狀的一維數組，才能使該函數起作用。

如果 num_classes 是 None ，則 num_classes 將設置為預測或標簽中的最大值加一。類標簽應從 0 開始。例如，如果 num_classes 為 3，則可能的標簽將是 [0, 1, 2] 。

如果 weights 不是 None ，則每個預測都將其相應的權重貢獻給混淆矩陣單元的總值。

例如：

tf.math.confusion_matrix([1, 2, 4], [2, 2, 4]) ==>
      [[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]]

請注意，可能的標簽假定為 [0, 1, 2, 3, 4] ，從而產生 5x5 混淆矩陣。