numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用
numpy.argmax
numpy.
argmax
(a, axis=None, out=None)[source]-
Returns the indices of the maximum values along an axis.
Parameters: a : array_like
Input array.
axis : int, optional
By default, the index is into the flattened array, otherwise along the specified axis.
out : array, optional
If provided, the result will be inserted into this array. It should be of the appropriate shape and dtype.
Returns: index_array : ndarray of ints
Array of indices into the array. It has the same shape as a.shape with the dimension along axis removed.
See also
amax
- The maximum value along a given axis.
unravel_index
- Convert a flat index into an index tuple.
Notes
In case of multiple occurrences of the maximum values, the indices corresponding to the first occurrence are returned.
Examples
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # Only the first occurrence is returned.
1 在多分类模型训练中,我的使用:org_labels = [0,1,2,....max_label] 从0开始的标记类别if __name__ == "__main__":
width, height = 32, 32
X, Y, org_labels = load_data(dirname="data", resize_pics=(width, height))
trainX, testX, trainY, testY = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=666)
print("sample data:")
print(trainX[0])
print(trainY[0])
print(testX[-1])
print(testY[-1]) model = get_model(width, height, classes=100) filename = 'cnn_handwrite-acc0.8.tflearn'
# try to load model and resume training
#try:
# model.load(filename)
# print("Model loaded OK. Resume training!")
#except:
# pass # Initialize our callback with desired accuracy threshold.
early_stopping_cb = EarlyStoppingCallback(val_acc_thresh=0.6)
try:
model.fit(trainX, trainY, validation_set=(testX, testY), n_epoch=500, shuffle=True,
snapshot_epoch=True, # Snapshot (save & evaluate) model every epoch.
show_metric=True, batch_size=32, callbacks=early_stopping_cb, run_id='cnn_handwrite')
except StopIteration as e:
print("OK, stop iterate!Good!") model.save(filename) # predict all data and calculate confusion_matrix
model.load(filename) pro_arr =model.predict(X)
predict_labels = np.argmax(pro_arr, axis=1)
print(classification_report(org_labels, predict_labels))
print(confusion_matrix(org_labels, predict_labels))
numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用的更多相关文章
- 机器学习 - 案例 - 样本不均衡数据分析 - 信用卡诈骗 ( 标准化处理, 数据不均处理, 交叉验证, 评估, Recall值, 混淆矩阵, 阈值 )
案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表 ...
- 【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵,ROC曲线和AUC面积
一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图: 第一个参数true,false是指预测的正确性. 第二个参数true,p ...
- 利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目(在这个过程中学习关于模型性能的评价指标,如accuracy,precision,recall,混淆矩阵)
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...
- confusion_matrix(混淆矩阵)
作者:十岁的小男孩 凡心所向,素履可往 目录 监督学习—混淆矩阵 是什么?有什么用?怎么用? 非监督学习—匹配矩阵 混淆矩阵 矩阵每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别.这个名字来源于它可以非常容 ...
- Python绘制混淆矩阵,汉字显示label
1. 在计算出混淆矩阵之后,想自己绘制图形(并且在图形上显示汉字),可用 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n ...
- mIoU混淆矩阵生成函数代码详解
代码参考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里,找到了关于mIoU详尽的解释.这里重点解析 ...
- 分类问题(三)混淆矩阵,Precision与Recall
混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵, ...
- [机器学习]-分类问题常用评价指标、混淆矩阵及ROC曲线绘制方法
分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些 ...
- 10. 混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数
一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就 ...
随机推荐
- 邁向IT專家成功之路的三十則鐵律 鐵律二十四:IT人歲月增長之道-智慧
老子曾經在道德經中提到:「以道為本而繁守不失的,可算是長久.身雖死亡而精神不朽的,可算是長壽」.人在世間最悲哀的莫過於老死,但最可貴的則莫過於智慧.只是人的智慧不一定會隨著年齡的增長與歲月的流逝而成長 ...
- openfire Android学习(六)----总结
Xmpp的一些方法整理到一个工具类中了 XmppConnection.java [java] view plaincopy [java] view plaincopy import java.io.B ...
- Android自定义Dialog效果
上面是效果图. 使用方法: NiftyDialogBuilder dialogBuilder=NiftyDialogBuilder.getInstance(this); dialogBuilder . ...
- Activity的启动模式全解standard,singleTop,singleTask,singleInstance
在android中控制Activity的启动模式的属性主要控制两大功能: 1,控制activity 进入哪一个任务task 中, 有两种可能,进入启动task中,进入指定taskAffinity的 ...
- 远程的jmeter自动执行完,如何回调通知被调用者“结束”状态
场景:python应用通过paramiko在远程服务器上启动jmeter执行性能压测,压测完,jmeter通过回调函数告诉应用‘执行状态’ 方案:python应用写一个restful api,接收jm ...
- paramiko获取远程主机的环境变量
本文的情况,不同的linux系统版本,表现可能不同. 问题:默认情况下,paramiko在远程主机上执行命令的时候,命令的搜索路径为(/usr/local/bin:/bin:/usr/bin),这样我 ...
- Ubuntu+Apache+PHP+Mysql环境搭建(完整版)
Ubuntu+Apache+PHP+Mysql环境搭建(完整版) 一.操作系统Ubuntu 14.04 64位,阿里云服务器 二.Apache 1.安装Apache,安装命令:sudo apt-get ...
- C#串口通信发送数据
1 发送数据 需要2个串口 http://www.openedv.com/thread-228847-1-1.html 下载源文件 File_Protocol_Test.rar
- 第十六周 项目三-max带来的冲突
分析以下程序出现的编译错误,给出解决的方案. #include<iostream> using namespace std; //定义函数模板 template<class T> ...
- UVA - 11354Bond最小生成树,LCA寻找近期公共祖先
看懂题目意思.他的意思是求将全部的城市走一遍,危急度最小.而且给 你两个s,t后让你求在走的时候,从s到t过程中危急度最大的值,并输出它, 然后就是怎样攻克了,这个题目能够说简单,也能够说难 通过思考 ...