मेरा डेटा सेट परिणाम इस तरह दिखता है

yval
Out[59]: 
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       ...,
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])

और अनुमानित परिणाम इस तरह दिखते हैं

y_pred
Out[60]: 
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       ...,
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]])

मैं टीपी, टीएन, एफपी, और एफपी खोजना चाहता हूं

मैंने यह कोशिश की

cm=confusion_matrix(yval, y_pred)

जिसने यह त्रुटि दी

ValueError: multilabel-indicator is not supported

यह कोशिश की

cm=confusion_matrix(yval.argmax(axis=1), y_pred.argmax(axis=1))
TN = cm[0][0]
FN = cm[1][0]
TP = cm[1][1]
FP = cm[0][1]

सभी मानों के लिए शून्य दिया TN=0, FN=0, TP=0 and FP=0

मैं इन मानों को अनुमानित सरणी के लिए कैसे प्राप्त कर सकता हूं?

0
asmgx 29 मार्च 2020, 21:26
क्या इससे आपके सवाल का जवाब मिलता है? पायथन में सरणी TP, TN, FP और FN
 – 
Jens C. Thuren Lindahl
2 अप्रैल 2020, 17:05

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

आप from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix का उपयोग बहुलेबल भ्रम मैट्रिक्स आयात करने के लिए कर सकते हैं। उसके बाद ड्रिल है:

cm = multilabel_confusion_matrix(yval, y_pred)
0
shakeb 11 जुलाई 2020, 18:31