Вопрос или проблема
Мне нужно сгенерировать матрицу путаницы для классификации фруктов, зараженных бактериями, грибами и вирусами, как для трехклассовой классификации. Для этого я использовал модель CNN. Для этой модели CNN я отправил изображения R, G, B и серые изображения вместе с признаками (MSE, PSNR, SSIM) R, G, B и серых изображений в .csv файл, и у меня получилась хорошая точность. Теперь мне нужно сгенерировать матрицу путаницы на Python. Как это сделать?
Ответ или решение
Для генерации матрицы невязки (confusion matrix) для трехклассовой классификации в Python, вы можете использовать библиотеку scikit-learn. В данном случае, предполагается, что у вас уже есть данные о предсказаниях вашей модели и истинных классах для ваших образцов. Также используется кросс-валидация для оценки производительности модели. Ниже приводится пошаговая инструкция, как это сделать.
Шаг 1: Установка необходимых библиотек
Для начала, убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки:
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlibШаг 2: Импорт библиотек
В начале вашего Python-скрипта или ноутбука импортируйте необходимые библиотеки:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # или любой другой классификатор, который вы используетеШаг 3: Загрузка и подготовка данных
Предположим, что ваши данные находятся в файле CSV. Вы можете загрузить их следующим образом:
# Загрузка данных
data = pd.read_csv('ваш_файл.csv')
# Предположим, что у вас есть столбец 'labels' с классами и несколько столбцов с признаками
X = data.drop('labels', axis=1) # Признаки
y = data['labels'] # Целевые классыШаг 4: Разделение данных и кросс-валидация
Для выполнения кросс-валидации мы можем использовать cross_val_predict:
# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки (по желанию)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Используйте классификатор, который вы хотите, например, MLPClassifier
model = MLPClassifier()
# Получаем предсказания с использованием кросс-валидации
y_pred = cross_val_predict(model, X_train, y_train, cv=5)Шаг 5: Генерация матрицы невязки
Теперь мы можем сгенерировать матрицу невязки и визуализировать ее:
# Генерация матрицы невязки
cm = confusion_matrix(y_train, y_pred)
# Визуализация матрицы невязки
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=model.classes_)
disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Матрица невязки')
plt.show()Шаг 6: Анализ и интерпретация
После выполнения этого кода вы получите визуальную матрицу невязки, где строки представляют истинные классы, а столбцы — предсказанные классы. Каждый элемент матрицы показывает количество образцов, предсказанных для соответствующего класса. Чем ближе значения к диагонали, тем лучше работает модель.
Заключение
Таким образом, вы успешно создали и визуализировали матрицу невязки для вашей трехклассовой классификации. Это поможет вам лучше понять, как ваша модель классифицирует разные классы, и выявить области, где модель может быть улучшена. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать.