如何解决混淆矩阵() | ValueError:分类指标无法处理多类和多类多输出目标的混合
之前肯定有人问过,但我没有成功地分析其他帖子的解决方案以解决我自己的这个问题。
我有很多分类模型要使用 confusion_matrix()
matrix = confusion_matrix(y_test,y_pred) # ERROR
>>> y_pred
[[2 2 2 ... 2 2 2]
[2 2 2 ... 2 2 2]
[2 2 2 ... 2 2 2]
...
[3 3 2 ... 3 2 3]
[2 2 2 ... 2 2 2]
[3 3 3 ... 3 3 3]]
>>> y_pred.shape
(500,256)
>>> y_test
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]
>>> y_test.shape
(500,)
错误:
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass and multiclass-multIoUtput targets
当对 .flatten()
执行 y_pred
时 - 即一维数组 (500 * 256 = 128000):
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [500,128000]
解决方法
混淆矩阵的工作原理是将每个预测值与实际值进行比较。将 1
与 [2,2,2....2,2]
在您的情况下,您的 y_pred 是 2d 但您的 y_test 是 1d,这就是实际错误出现的地方。我相信您必须在预测列表中选择最常见的数字。喜欢来自2
[2,2]
所以这是解决方案:
from scipy import stats
import numpy as np
#taking the most frequent element from the predicted list
y_pred_list = [int(stats.mode(arr)[0]) for arr in y_pred.tolist()] #convert to list
y_pred_array = np.array(y_pred_list) #convert to 1D with same shape of y_test
print(y_pred_array.shape)
print(y_pred_array)
matrix = confusion_matrix(y_test,y_pred_array)
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