Как получить матрицу путаницы при использовании Tflearn

Я хочу получить матрицу путаницы, но для этого мне нужен набор предикативных элементов и меток. как я могу получить эти данные от tflearn например для этого примера (Pannous voice_data) https://github.com/llSourcell/tensorflow_speech_recognition_demo/blob/master/demo.py

Благодарность!

    model.fit(trainX, trainY, n_epoch=10, validation_set=(testX, testY), show_metric=True,batch_size=batch_size)
_y=model.predict(X)
predictions.append(_y)
labels.append(trainY)
bp()
confusionMat=tf.confusion_matrix(labels,predictions,num_classes=classes,dtype=tf.int32,name=None,weights=None)
print(np.matrix(confusionMat))

tensorflow tflearn
person user271077    schedule 14.07.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward

arrow_downward

person    schedule
comment
Спасибо за ваш быстрый ответ. просто и понятно :) . так что на самом деле нужно добавлять на каждой итерации _y и train_Y к прогнозу и меткам, а затем в конце вычислять матрицу путаницы? - person user271077; 14.07.2017
comment
попробовал, но метки и прогнозы должны быть массивом классов. однако с tflearn каждый элемент представляет собой массив с вероятностью для этого класса. как мне использовать это как ярлыки/предсказания? - person user271077; 16.07.2017
comment
попробуйте отладить и понять код. ваша матрица путаницы ожидает два массива. одна метка, которая у вас есть, а другая - класс прогнозирования. поэтому вместо возврата оценки вероятности попробуйте вернуть класс предсказания. класс прогнозирования - это класс, в котором оценка вероятности получает классификацию. !! - person Achyuta nanda sahoo; 17.07.2017