混同行列のプログラムをどう入れていけばいいかわかりませんでした。
プログラムの入れ方などわかる方いましたら教えてください。
の箇所が分かりませんでした。「混同行列参考プログラム」とのことでconfusion_matrixの書き方もご存知のようです。
何がお分かりにならないのでしょうか。「プログラムの入れ方」とは何でしょうか?
confusion_matrixに実測値と予測値を入れるだけかと思いますが。
機械学習で以下のプログラムの評価部分に混同行列を追記したいです。
現在正解率精度を表示してる他に混同行列の表示をしたいです。
混同行列のプログラムをどう入れていけばいいかわかりませんでした。
プログラムの入れ方などわかる方いましたら教えてください。
python
1import pandas as pd 2from sklearn.model_selection import train_test_split 3from sklearn.svm import SVC 4from sklearn.metrics import accuracy_score 5from sklearn.metrics import confusion_matrix 6 7# データの読み込み --- (*1) 8analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableZZZ.csv",encoding="utf-8") 9 10# データをラベルと入力データに分離する --- (*2) 11y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"] 12x = analysisresults_data.loc[:,["id","signatures_id","hit_count"]] 13 14# 学習用とテスト用に分離する --- (*3) 15x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True, random_state=0) 16 17# 学習する --- (*4) 18clf = SVC() 19clf.fit(x_train, y_train) 20 21# 評価する --- (*5) 22y_pred = clf.predict(x_test) 23print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))
混同行列参考プログラム
python
1y_true = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0] 2y_pred = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1] 3tp, fn, fp, tn = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel() 4print(tp, fn, fp, tn)
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