从 Keras 多类模型中获取混淆矩阵

Question

我正在使用Keras构建一个多类模型。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, callbacks=[checkpoint], validation_data=(X_test, y_test))  # starts training

这是我的测试数据的外观(它是文本数据(。

X_test
Out[25]: 
array([[621, 139, 549, ...,   0,   0,   0],
[621, 139, 543, ...,   0,   0,   0]])
y_test
Out[26]: 
array([[0, 0, 1],
[0, 1, 0]])

生成预测后...

predictions = model.predict(X_test)
predictions
Out[27]: 
array([[ 0.29071924,  0.2483743 ,  0.46090645],
[ 0.29566404,  0.45295066,  0.25138539]], dtype=float32)

我做了以下操作来获得混淆矩阵。

y_pred = (predictions > 0.5)
confusion_matrix(y_test, y_pred)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-38-430e012b2078>", line 1, in <module>
confusion_matrix(y_test, y_pred)
File "/Users/abrahammathew/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/classification.py", line 252, in confusion_matrix
raise ValueError("%s is not supported" % y_type)
ValueError: multilabel-indicator is not supported

但是，我收到上述错误。

在 Keras 中执行多类神经网络时，如何获得混淆矩阵？

Answer 1

你对confusion_matrix的输入必须是 int 数组，而不是一个热编码数组。

matrix = metrics.confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), y_pred.argmax(axis=1))