小编Arj*_*vio的帖子

我在Python中编写了一个混淆矩阵计算代码:

def conf_mat(prob_arr, input_arr):
        # confusion matrix
        conf_arr = [[0, 0], [0, 0]]

        for i in range(len(prob_arr)):
                if int(input_arr[i]) == 1:
                        if float(prob_arr[i]) < 0.5:
                                conf_arr[0][1] = conf_arr[0][1] + 1
                        else:
                                conf_arr[0][0] = conf_arr[0][0] + 1
                elif int(input_arr[i]) == 2:
                        if float(prob_arr[i]) >= 0.5:
                                conf_arr[1][0] = conf_arr[1][0] +1
                        else:
                                conf_arr[1][1] = conf_arr[1][1] +1

        accuracy = float(conf_arr[0][0] + conf_arr[1][1])/(len(input_arr))

prob_arr是我的分类代码返回的数组,示例数组是这样的:

 [1.0, 1.0, 1.0, 0.41592955657342651, 1.0, 0.0053405015805891975, 4.5321494433440449e-299, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.70943426182688163, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]

input_arr是数据集的原始类标签,它是这样的:

[2, 1, …