python - 测试集结果和混淆矩阵错误

Question

祝大家早安

接下来的几行是深度学习 ANN 模型的最后一部分。

不幸 的是，由于数组大小错误和关于多标签指标的混淆矩阵，我在预测测试集结果时遇到错误，正如您在代码后的图像中看到的那样。

我将非常感谢任何引导我解决这些情况的代码示例或链接。

X = df.iloc[:,12:].values
len(X[1])
948 columns

y = df['Vertical'].values
1 column

将数据集拆分为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

特征缩放

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

预测测试集结果

y_pred = ann.predict(x_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
print(np.concatenate((y_pred.reshape(len(y_pred),1), y_test.reshape(len(y_test),1)),1))

ValueError：无法将大小为 111630 的数组重塑为形状 (18605,1)

制作混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
accuracy_score(y_test, y_pred)

ValueError：分类指标无法处理二进制和多标签指标目标的混合

混淆矩阵

预测测试结果错误

标签： pythontensorflowdeep-learningconfusion-matrix