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Tengo un problema. He creado una matriz de confusión que se ve así: cm = np.array([[2547,288],[ 255,216]]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax = sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='BuPu', fmt='g') ax.set_title('Matriz de confusión de Seaborn con etiquetas\n\n'); ax.set_xlabel('\nValores Predichos') ax.set_ylabel('Valores Reales '); Etiquetas de los billetes – La lista debe estar en . . . Read more
A continuación se encuentra mi modelo de Catboost: from catboost import CatBoostRegressor from sklearn.metrics import r2_score cb_model = CatBoostRegressor(iterations=500, learning_rate=0.05, depth=10, random_seed = 42, bagging_temperature = 0.2, od_type=’Iter’, metric_period = 50, od_wait=20) cb_model.fit(X, y) r2_score(cb_model.predict(X), y) La salida es: 0.9999993582437351 Cuando intento imprimir una matriz de confusión: classificationSummary(y, clf.predict(X)) la . . . Read more
Estoy siguiendo este tutorial de imágenes de Tensorflow (https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/load_data/images.ipynb#scrollTo=chqakIP14PDm), pero estoy teniendo problemas para configurar una matriz de confusión porque el tutorial no sigue el formato X_prueba, y_prueba que utilizan los ejemplos tradicionales: Ejemplo: from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_proba = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_proba,axis=1) print(‘Matriz de Confusión’) print(confusion_matrix(y_pred, y_test)) . . . Read more
Después de entrenar un modelo Yolov4-tiny con datos personalizados, ¿cómo puedo obtener la matriz de confusión para mis pesos entrenados?