正确绘制混淆矩阵答案

【问题标题】：Plotting confusion matrix correctly正确绘制混淆矩阵
【发布时间】：2021-04-23 07:10:39
【问题描述】：

import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import load_model


plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()
# summarize history for loss
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()

我在尝试为以下代码 sn-p 绘制混淆矩阵时遇到错误

from sklearn.metrics import confusion_matrix
pred = model.predict(X_test)
pred = np.argmax(pred,axis = 1) 
y_true = np.argmax(y_test,axis = 1)

上述sn-p的错误是“NameError: name 'model' is not defined”

CM = confusion_matrix(y_true, pred)
from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix
fig, ax = plot_confusion_matrix(conf_mat=CM ,  figsize=(5, 5))
plt.show()

上述 sn-p 的错误是“NameError: name 'y_true' is not defined”

error image

【问题讨论】：

您好！作为本网站的长期用户，您的问题已出现在我的审核队列中。恐怕这有点像XY problem：您在问如何“绘制混淆矩阵”，但是您对错误消息的困惑表明您对 Python 的理解还不够好，无法将其用于 ML 任务. （要明白我的意思，请尝试从命令提示符运行它：python -c "print(model)"。）这里没有判断（不久前我自己还是个初学者），但我建议你在尝试使用之前阅读一本关于 Python 的介绍性书籍它适用于 ML。

标签： python keras deep-learning

【解决方案1】：

y_true 未定义，因为前一个单元格（发生model 错误的位置）未完成。当您在发生model not defined 错误的同一单元格中定义y_true 时，该单元格不会执行其余行，因此未定义y_true。

第一个错误，model not defined 正在发生，因为您没有为变量 model 分配任何内容。这应该首先修复，即：

model = load_model(<filepath to your saved model>)

【讨论】：