尝试获取经过训练的 CNN 模型的混淆矩阵时出现 ValueError

Question

我有一个分类问题，我在其中训练了一个 CNN，现在我希望我能获得它的混淆矩阵。我尝试了以下方法：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_pred = model.predict(x_test)
#Generate the confusion matrix
cf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(cf_matrix)

但是我得到以下错误：

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of unknown and continuous-multioutput targets

x_test 由 (84, 32, 32) - 84 张形状为 32x32

的单色图像组成

有办法解决这个问题吗？

附录：模型总结（注：输出激活fn为softmax）

Answer 1

根据评论总结一下，有两个问题：

confusion_matrix 需要 class 标签，而不是具有 softmax 激活的密集层的 logits 输出。只需执行以下操作即可解决此问题：

y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)

y_true 被识别为具有 unknown 类型的目标（参见错误）。因此，请确保它具有正确的数据类型（即真实的 class 标签）。

尝试获取经过训练的 CNN 模型的混淆矩阵时出现 ValueError

Getting ValueError when trying to obtain confusion matrix of trained CNN model

python

confusion-matrix

tensorflow