43 lines
1.8 KiB
ReStructuredText
43 lines
1.8 KiB
ReStructuredText
mindspore.train.ConfusionMatrix
|
||
================================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.train.ConfusionMatrix(num_classes, normalize="no_norm", threshold=0.5)
|
||
|
||
计算混淆矩阵（Confusion Matrix），通常用于评估分类模型的性能，包括二分类和多分类场景。
|
||
|
||
如果只想使用混淆矩阵，请使用该类。如果想计算"PPV"、"TPR"、"TNR"等，请使用 :class:`mindspore.train.ConfusionMatrixMetric` 类。
|
||
|
||
参数：
|
||
- **num_classes** (int) - 数据集中的类别数量。
|
||
- **normalize** (str，可选) - 计算Confusion Matrix的参数支持四种归一化模式，默认值： ``"no_norm"`` 。
|
||
|
||
- ``"no_norm"`` ：不使用标准化。
|
||
- ``"target"`` ：基于目标值的标准化。
|
||
- ``"prediction"`` ：基于预测值的标准化。
|
||
- ``"all"`` ：整个矩阵的标准化。
|
||
|
||
- **threshold** (float，可选) - 阈值，用于与输入Tensor进行比较。默认值： ``0.5`` 。
|
||
|
||
.. py:method:: clear()
|
||
|
||
重置评估结果。
|
||
|
||
.. py:method:: eval()
|
||
|
||
计算混淆矩阵。
|
||
|
||
返回：
|
||
numpy.ndarray，计算的结果。
|
||
|
||
.. py:method:: update(*inputs)
|
||
|
||
使用 `y_pred` 和 `y` 更新内部评估结果。
|
||
|
||
参数：
|
||
- ***inputs** (tuple) - 输入 `y_pred` 和 `y` 。 `y_pred` 和 `y` 是 `Tensor` 、列表或数组。
|
||
`y_pred` 是预测值， `y` 是真实值， `y_pred` 的shape是 :math:`(N, C, ...)` 或 :math:`(N, ...)` ， `y` 的shape是 :math:`(N, ...)` 。
|
||
|
||
异常：
|
||
- **ValueError** - 输入参数的数量不等于2。
|
||
- **ValueError** - 如果预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 的维度不一致。
|