尝试在人类活动识别上绘制混乱矩阵，一切正常，接受混乱矩阵。我无法打印混乱矩阵。
<pre><code>cm =
我具有创建混淆矩阵的功能
<pre><code>def disp_conf_mat(y_act, y_pred, conf_mat_name):
data = {'y_Actual': y_act
我已经训练了几种模型，并希望用三个混淆矩阵来总结它们的性能。 <strong>我要做的是使用<code>xtable</cod
这是代码和输出，可以正常工作，我只想知道如何将它们绘制在同一行中。
<pre><code>titles_options = [(
我正在尝试使用装袋技术来训练神经网络。
该技术采用原始训练数据集，并重复采样此数据集以构
我有这套具有三个类别的数据：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code> Type Importance TimeUntil |
我正在尝试绘制一个如下所示的混淆矩阵
<pre><code>cm = confusion_matrix(testY.argmax(axis=1), predictions.argmax(axi
测试数据标签（<code>y_true</code>）允许<strong> OR </strong>逻辑。
<pre><code>C = "Cat"
H = "Hen"
A = &#
存在27个类别的多分类问题。
<pre><code>y_predict=[0 0 0 20 26 21 21 26 ....]
y_true=[1 10 10 20 26 21 18 26 ...]
</code
尝试做一些NLP（从语料库中提取普通字并用特定主题作为标签对其进行标记）。
我在创建混淆矩阵
我正在尝试绘制混淆矩阵，但出现错误：<br/> <code>TypeError: plot_confusion_matrix() got an unexpected keyword argument &
我正在尝试使用tensorflow 2.3设置一个混淆矩阵这是我得到的错误
<pre><code>ValueError
我正在使用类别数= 4进行多类分类。我采用以下两种方法进行精度计算：（1）使用sklearn的precision_score（
我需要将概率转换为true或false（> 0.5），然后打印混淆矩阵。我找不到如何执行此操作的示例。
在
我正在尝试训练数据集，并在训练完数据集后输出混淆矩阵。
这是代码
<pre><code>import tensorflow as
我正尝试计算具有两个类的对象检测任务的“真阳性”（TP），“假阳性”（FP）和“假阴性”（FN）数
数据集分为验证集和训练集。我使用移动网络模型。我得到97％的准确性。但是混淆矩阵仅显示16。我不
<h1>背景</h1>
在混淆矩阵中，对角线表示预测标签与正确标签匹配的情况。因此对角线是好的，而其他所
我想在一张表中提取多个预测模型的预测混淆矩阵，以便于比较。
我从每个模型中收集了混淆矩阵表，
好吧，据我了解，我们可以使用<code>esp_log_buffer_hex("!!!!", param->scan_rst.ble_adv, 62);</code>为分类选择
