Keras グラフ分割

Question

現在、Kerasを使って画像認識を行っています。
その過程で混同行列を表示したのですが、
クラスが145クラスあり、1枚の混同行列では、細かすぎて1つ1つのセル内の値が見えません。

そこで1枚のグラフを分割して田んぼの"田"のように4分割したり、細かく分割して
1つ1つのセルの値を見えるまで分割したいのですが、どのようにすればよいか教えていただけると幸いです。

Answer 1

混同行列はnumpyの行列ですので、単純にnumpyとしての分割手段を探れば良いです。
以下は縦横2分割の例です。

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

x = [1, 2, 0, 2, 5, 4, 1, 3]
y = [5, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3]

conf = confusion_matrix(x, y)
print(conf)
#[[0 1 0 0 0 0]
# [0 0 1 0 0 1]
# [0 2 0 0 0 0]
# [0 0 0 1 0 0]
# [0 0 1 0 0 0]
# [0 0 1 0 0 0]]

conf0 = np.array_split(conf, 2, axis=0)   # 分割数は2
conf1 = [np.array_split(c, 2, axis=1) for c in conf0]  # 分割数は2

print(conf1[0][0])
#[[0 1 0]
# [0 0 1]
# [0 2 0]]
print(conf1[0][1])
#[[0 0 0]
# [0 0 1]
# [0 0 0]]
print(conf1[1][0])
#[[0 0 0]
# [0 0 1]
# [0 0 1]]
print(conf1[1][1])
#[[1 0 0]
# [0 0 0]
# [0 0 0]]

なお、numpyはindexを保持しませんので分割すると、元のクラス値は直接にはわからなくなります。ただし、以下のconf1のリスト位置（添字）により再現は可能ですので、特に対応はしていません。index値やcolum値も持ち越すにはpandasを使う必要がありますが、後の用途によっては必ずしもpandas化がよいとは限りませんので、その手法は採用しませんでした。上記の応用として簡単ですので、必要ならば質問者様でチャレンジ願います。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
参考にして行ってみます。