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image-processing - 如何从目录中绘制图像数据集的混淆矩阵？

问题描述

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我已经建立了自己的神经模型，对其进行了训练，并获得了 99.58% 的准确率。但是我在绘制混淆矩阵时遇到了问题。flow_from_directory 有一些示例，但 image_dataset_from_directory 没有示例。谁能帮我？

标签： image-processingconv-neural-networkconfusion-matrix

解决方案

请参阅文章如何在 Tensorflow中使用预取数据集绘制混淆矩阵

true_categories = tf.concat([y for x, y in val_ds], axis=0)

获取验证集的真实标签。然后你可以用这样的东西绘制混淆矩阵

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(true_categories, predicted_id)
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
sns.set(font_scale=1.4) #for label size
sns.heatmap(cm, annot=True, annot_kws={"size": 12},
     cbar = False, cmap='Purples');
ax1.set_ylabel('True Values',fontsize=14)
ax1.set_xlabel('Predicted Values',fontsize=14)
plt.show()

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