クラス分類問題で学習済みのデータを可視化する際、
間違って識別されたものに色を付けたいです。
間違ったデータのラベルを「現在のラベル+クラス数」に変更し、
可視化しようと試みたところ、カラーバーのMaxが最大のラベルの数になってしまい、
色が思ったように反映されません。
例えば3クラス分類で、クラス3のデータが一つも間違って識別されなければ、
変更後のラベルデータは0~4(クラス2に識別ミスがあれば)になり、指定した6色も、
0~5のラベルに割り振られてしまいます。
どうしたら、任意でラベルの数とその色をマッチさせることができますか?
python
1#[0 1 0 1 1 2 0 0 2] 元のラベル 2#[T T F T F T F T T] クラス分類の正誤 3#[0 1 3 1 4 2 3 0 2] 変更後のラベル(元のラベル+クラス数) 4 5colors = ['skyblue', 'dodgerblue', 'darkblue', 6 'tomato', 'red', 'darkred'] 7cmap = ListedColormap(colors) 8 9plt.scatter(data0[:, 0], data0[:, 1], c=label, cmap=cmap) 10plt.colorbar() 11plt.show()
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2018/10/12 11:17