如果我这样做是正确的,任何人都知道,基本上我试图创建一个CM,我有我的y_pred,显然我需要我的地面真理,或者我试图使用testdata。类(这是他们在网上所做,testdata是imagedatagenerator的一个示例)然而,classes似乎只是返回我所有类的排序列表,而不是会与我的预测一致的类列表。由于这一点,我认为我得到了一个非常不准确的CM.任何想法,我如何才能得到地面真理为我的预测?
这里是一个例子,我的意思是ab.classes,这个列表只是去顺序0-15。我的模型是95%准确顺便说一句,所以我希望这些排队好得多
我希望y_pred和dataset.classes与timex 1c 0d1x的95%相同
1条答案
按热度按时间z9smfwbn1#
这是一个常见的问题。
generator.classes
不应用作地面真实值标签,因为它们的排序方式与您获得预测的方式不同。因此,您计算的任何指标都将是错误的。一种通用且正确的方法是迭代生成器,假设它是
Sequence
的子类:正如您所看到的,您需要迭代生成器,按批次计算预测,并且在每个批次上您还可以访问真实标签,因此您可以在某些列表上累积这两个标签,然后将它们组合起来计算所需的指标。