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
- [IOS笔记] - 动画animation
//移动 - (IBAction)translation:(id)sender { CABasicAnimation *traslation = [CABasicAnimation animation ...
- scp 时出现permission denied
如果scp到 /usr/local/目录下,则无权限,可更改到用户目录下
- GOPATH设置
go help gopath查看gopath的原文帮助信息 go env查看gopath的配置 GOPATH与工作空间 前面我们在安装Go的时候看到需要设置GOPATH变量,Go从1.1版本到1.7必 ...
- 线程安全-一个VC下多个网络请求
一.线程安全变量控制显示隐藏loading框 问题描写叙述: 同一页面有两个异步网络请求,第一个请求開始,loading旋转.第二个请求開始loading旋转.第一个结束,loading停止旋转,但是 ...
- C# 获取COM对象 ProgId ClsId
https://social.msdn.microsoft.com/Forums/vstudio/en-US/fe262fdd-a93f-427e-8771-2c64e7ac3064/getting- ...
- python 工具 二进制文件处理之——去掉指定长度数据包头
包头48bit 数据98464 ...如此循环: piece_size = 48 piece_size1 = 98464 with open("C:\\Users\\Administrato ...
- 使用Nightwatch.js做基于浏览器的web应用自动测试
1 安装 1.1 安装Node.js 在http://nodejs.org/ 上下载适合本机系统的安装包运行安装,注意安装选项中选择npm tool以用于后续依赖包的安装. 1.2 ...
- ipython notebook 如何打开.ipynb文件?
标签: pythontensorflow 2017-03-29 14:17 235人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: TensorFlow(13) 转自:https://www.zhihu.c ...
- 40个国人iOS技术博客
40个国人iOS技术博客 博客地址 RSS地址 OneV's Den http://onevcat.com/atom.xml 破船之家 http://beyondvincent.com/atom.xm ...
- STL源代码剖析——基本算法stl_algobase.h
前言 在STL中.算法是常常被使用的,算法在整个STL中起到很关键的数据.本节介绍的是一些基本算法,包括equal.fill.fill_n,iter_swap.lexicographical_comp ...