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混同行列のヒートマップを%表示にしたい

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前提・実現したいこと

画像分類を行った時に、混同行列を用いて制度などを確認したいのですが、ヒートマップに「%表示」で出力したいのですが、いろいろ試したのですが、うまくいきません。分かる方いましたら教えていただけると助かります。

該当のソースコード

import cnn_model
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas as pd
import seaborn as sns


#入力と出力を指定
im_rows=32
im_cols=32
im_color=3
in_shape=(im_rows,im_cols,im_color)
nb_classes=4

#写真データを読み込み
photos=np.load(".\dataset.npz")
x=photos["x"]
y=photos["y"]

#読み込んだデータを三次元配列に変換
x=x.reshape(-1,im_rows,im_cols,im_color)
x=x.astype("float32")/255
#ラベルデータをone-hotベクトルに直す
y=keras.utils.np_utils.to_categorical(y.astype("int32"),nb_classes)
#学習用とテスト用に分ける
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,train_size=0.9)
#cnnモデルを取得
model=cnn_model.get_model(in_shape,nb_classes)

#学習を実行
hist=model.fit(x_train,y_train,
              batch_size=32,
              epochs=5,
              verbose=1,
              validation_data=(x_test,y_test))

#モデルを評価
score=model.evaluate(x_test,y_test,verbose=1)
print("正解率=",score[1],"loss=",score[0])

#学習の様子をグラフへ描写
#正解率の推移をプロット
plt.plot(hist.history["acc"])
plt.plot(hist.history["val_acc"])
plt.title("Accuracy")
plt.legend(["train","test"],loc="upper left")
plt.show()

#ロスの推移をプロット
plt.plot(hist.history["loss"])
plt.plot(hist.history["val_loss"])
plt.title("Loss")
plt.legend(["train","test"],loc="upper left")
plt.show()

model.summary()

model.save_weights(".\cnn.hdf5")
def print_cmx(y_true, y_pred):
    labels = sorted(list(set(y_true)))
    cmx_data = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)
    labels= ["cat","dog","brid","human"]
    df_cmx = pd.DataFrame(cmx_data, index=labels, columns=labels)

    plt.figure(figsize = (10,7))
    sns.heatmap(df_cmx, annot=True)
    plt.xlabel("Predict-labels")
    plt.ylabel("True-labels")

    plt.show()

predict_classes = model.predict_classes(x_test, batch_size=32)
true_classes = np.argmax(y_test,1)
print_cmx(true_classes,predict_classes)
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こちらを参考にしてみてください。

Confusion matrix — scikit-learn 0.22 documentation

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  • 2019/12/12 23:17

    何度もすみません。プログラム書き換えてみたのですがうまくいかないです。もしよろしければ、プログラムの書き換えを見せていただけると嬉しいです。

    キャンセル

  • 2019/12/13 16:26

    プログラム全体の動作までは把握できていませんが、
    cmx_data = (cmx_data / np.sum(cmx_data)) * 100
    などではいけませんか?

    キャンセル

  • 2019/12/18 14:20

    遅くなってしまい申し訳ございません。
    色々バタバタしていて今日試しています。
    色々と教えていただきありがとうございます。

    キャンセル

0

例えば、今0.1となっているものを10%と表示したいのであれば、値を100倍にしてから、パーセントの表示を追加する必要があります。
sns.heatmap(df_cmx, annot=True)
となっている部分を、

# 100倍する
ax = sns.heatmap(df_cmx*100, annot=True)
# %の表示を加える
for t in ax.texts: t.set_text(t.get_text() + " %")


と変更すると想定している動作になるかと思います。

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  • 2019/12/12 00:30

    0.1とかではなく15とか20とかに表示されている場合どうすればよいでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/12/12 14:58

    自分のやつ0.1とかの表示ではなく200とかになっているのですがそれを0.1などの表示にしたい場合はどのように変更すればよいでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/12/12 18:06 編集

    想定されている入力と出力を簡単な例で教えていただけますか?
    例えば200と表示されている値は何%と表示されていてほしいのでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/12/12 23:21

    精度がいいものは90%などの表示がしたいです。
    https://newtechnologylifestyle.net/keras_fashion-mnist/
    僕のヒートマップではないですが、上記のサイトのようなひーーとマップの出力ではなく、くらすAは80%みたいな感じにしたいです。分かりずらい文章ですみません。

    キャンセル

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