python – 在numpy中的混淆矩阵中获取与每种错误类型的实例对应

发布时间：2020-12-20 11:32:58 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我希望能够获得提交特定类型错误的实例的索引(或数组掩码),而不仅仅是获取混淆矩阵.因此,例如,我想看到当它属于0级等时预测为2级的实例. 我可以使用列表推导轻松获取数组掩码： import numpy as npy_true,y_pred = np.array([0,1,2,1]),np.array([0,2])np.ar

我希望能够获得提交特定类型错误的实例的索引(或数组掩码),而不仅仅是获取混淆矩阵.因此,例如,我想看到当它属于0级等时预测为2级的实例.

我可以使用列表推导轻松获取数组掩码：

import numpy as np

y_true,y_pred = np.array([0,1,2,1]),np.array([0,2])
np.array([[np.logical_and(y_true==r,y_pred==c) for c in xrange(3)] for r in xrange(3)])

这会产生：

[[[ True False  True False False False]
  [False False False False False False]
  [False False False False False False]]

 [[False  True False False False False]
  [False False False False  True False]
  [False False False False False  True]]

 [[False False False False False False]
  [False False False False False False]
  [False False False  True False False]]]

(为了得到索引,我可以使用np.where()).以上对应于混淆矩阵：

[[2 0 0]
 [1 1 1]
 [0 0 1]]

但是,我想问一下是否有一个numpy-thonic单行程来帮助我取消嵌套列表理解？

解决方法

要添加其中一个令人困惑的花哨索引解决方案,您还可以：

>>> y_true = np.array([0,1])
>>> y_pred = np.array([0,2])
>>> out = np.zeros((3,3,len(y_true)),dtype=np.bool)
>>> out[y_true,y_pred,np.arange(len(y_true))] = True
>>> out
array([[[ True,False,True,False],[False,False]],[[False,True]],False]]],dtype=bool)

你可以得到混淆矩阵在最后一个轴上总结上面的矩阵,但是如果这就是你所追求的,那么用np.bincount直接构建它可能更好：

>>> np.bincount(y_pred + 3*y_true,minlength=9).reshape(3,3)
array([[2,0],[1,1],[0,1]],dtype=int64)

SciPy的sparse_coo矩阵将重复索引加在一起,因此以下内容也适用：

>>> sps.coo_matrix((np.ones_like(y_true,dtype=np.intp),---                 (y_true,y_pred)),shape=(3,3)).A
array([[2,dtype=int64)

（编辑：李大同）

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