В настоящее время мы строим Confusion Matrix
, используя CNN
, что отличается от Model Acc
.
Model ACC
равно 92,3 %, когда точность 51% рассчитывается с использованием Confusion Matrix
.
Что из следующего должно быть верно для Model ACC
и Confusion Matrix
в этом случае?
А как мне решить проблему?
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=
['accuracy'])
hist = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=10, epochs= 20,
validation_data=test_generator, validation_steps=10 )
#5. Model Evaluate
print("-- Evaluate --")
scores = model.evaluate_generator(test_generator)
print("%s: %.2f%%" %(model.metrics_names[1], scores[1]*100))
# 6. Make Confusion Matrix
print("-- Predict --")
output = model.predict_generator(test_generator)
print('Counfusion Matrix')
output1 = np.argmax(output,axis=1)
cm1=confusion_matrix(test_generator.classes, output1)
print(cm1)