从keras生成器获取真实标签

Question

我想使用sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)为keras模型创建混淆矩阵。

训练模型后，我可以使用predict_generator(generator)获得测试数据集的预测，这给了我y_pred。如何从数据生成器获取相应的真实标签y_true？

Answer 1

generator.classes将为您提供稀疏格式的观测值。您可能需要密集的格式（即单热编码格式）。您可以通过以下方式得到它：

import pandas as pd
pd.get_dummies(pd.Series(generator.classes)).to_dense()

不过请注意：在生成预测并获取观察到的类之前，必须将生成器的shuffle属性设置为False，否则您的预测和观察将不会对齐！

Answer 2

在创建数据生成器（您自己的或内置的ImageDataGenerator）之后，使用受过训练的模型进行预测：

true_labels = data_generator.classes
predictions = model.predict_generator(data_generator)

sklearn的混淆矩阵需要一维标签数组，因此您必须使用np.argmax()

转换预测

y_true = true_labels
y_pred = np.array([np.argmax(x) for x in predictions])

然后，您可以直接在confusion_matrix函数中使用这些变量

cm = sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)

您可以使用此处的示例plot_confusion_matrix()函数对其进行绘制：

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html