n u m p y 实现混淆矩阵（ p y t h o n ） numpy实现混淆矩阵（python） numpy实现混淆矩阵（python）
假设有A、B、C、D、E五个类别
一 确定输出和标签
import numpy as np
y_true = ["A"]*20 + ["B"]*20 + ["C"]*20 + ["D"]*20 + ["E"]*20
len(y_true)
y_true
y_pred =["D"]*5+ ["A"]*30 + ["B"]*15 + ["C"]*25 + ["D"]*20 + ["E"]*5
len(y_pred)
y_pred
二 初始化混淆矩阵
# 初始化混淆矩阵
classes_num = 5
confusion_matrix = np.zeros((classes_num,classes_num))
confusion_matrix
三 计算混淆矩阵思路：同时遍历所有pred和label,发现属于混淆矩阵哪一个位置，哪一个位置就+1
step1:将pred和label进行一对一组合
list_pred_label = []
for i in range(len(y_pred)):
list_pred_label.append([y_pred[i],y_true[i]])
print(list_pred_label)
Step2:遍历list_pred_label，将其中的类别转为混淆矩阵索引（A:0,B:1,C:2,D:3,E:4）
for i in list_pred_label:
if i[0] == "A":
i[0] = 0
elif i[0] == "B":
i[0] = 1
elif i[0] == "C":
i[0] = 2
elif i[0] == "D":
i[0] = 3
elif i[0] == "E":
i[0] = 4
if i[1] == "A":
i[1] = 0
elif i[1] == "B":
i[1] = 1
elif i[1] == "C":
i[1] = 2
elif i[1] == "D":
i[1] = 3
elif i[1] == "E":
i[1] = 4
print(list_pred_label)
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-517373.html
step3:对混淆矩阵进行赋值
for i in list_pred_label:
confusion_matrix[i[0],i[1]] += 1
print(confusion_matrix)
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-517373.html
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