Tag: CONFUSION-MATRIX
Estoy utilizando el siguiente fragmento de código para trazar una matriz de confusión utilizando la librería sklearn. from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay cm = confusion_matrix(y_test, y_pred, normalize=’true’) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=[‘anger’, ‘boredom’, ‘disgust’, ‘fear’, ‘happiness’, ‘sadness’, ‘neutral’]) El resultado se muestra a continuación: link de la imagen
Estoy generando una matriz de confusión para tener una idea de la predicción de mi clasificador de textos en comparación con la verdad objetiva. El propósito es entender qué intenciones se están prediciendo como otras intenciones. Pero el problema es que tengo demasiadas clases (más de 160), por lo que . . . Read more
Como se puede observar en la imagen anterior, este problema me confunde mucho.
Sé que podemos graficar una matriz de confusión con Sklearn usando el siguiente código de muestra. from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay import matplotlib.pyplot as plt y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1] print(f’y_true: {y_true}’) print(f’y_pred: {y_pred}\n’) cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, . . . Read more
Tengo un dataframe que contiene tres de mis señales de la siguiente manera: rr_manually_cleaned es la señal de verdad fundamental. rr_noisy es la señal ruidosa sin procesar. rr_filtered es la salida de un detector de anomalías que ha limpiado rr_noisy de anomalías detectadas. Para evaluar el rendimiento del detector de . . . Read more