混淆矩阵-python

conf_mat=np.zeros([5, 5])
# 先定义一个空的混淆矩阵
print("以下是输出的预测值和标签值")print("预测值为："+str(out_spikes_counter.max(1)[1]))print("标签值为:"+str(label))true_batch_i = label.cpu().numpy()  # 这个是真实标签pre_batch_i = out_spikes_counter.max(1)[1].cpu().numpy()  # 这个是预测角标for i in range(len(true_batch_i)):# 这个地方如果range里面直接写64的话，会报错，因为最后一组数据没有64个# 所以最好使用len(true_batch_i)的方式true_i = np.array(true_batch_i[i])pre_i = np.array(pre_batch_i[i])conf_mat[true_i, pre_i] += 1.0print('混淆矩阵为：')print(conf_mat)

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