Я работаю над задачей классификации текста по нескольким меткам, где у меня есть 21 прогнозируемый тег. мой x_test & y_test выглядит так:
y_test: array([1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int64)
y_pred: array([0.98, 0.01, 0.0, 0.74, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.21, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.41, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], dtype=float32)
Матрица путаницы:
array([[[4564, 109],
[ 78, 4545]],
[[7534, 120],
[ 158, 1484]],
[[8127, 79],
[ 147, 943]],
[[8376, 48],
[ 108, 764]],
... 16 matrix
[[8948, 46],
[ 94, 208]]], dtype=int64)
Хотя sklearn
предоставляет функцию multilabel_confusion_matrix
, я не могу найти способ построить матрицу путаницы для анализа результата моей модели.