Итак, я извлекаю 4 параметра sklearn confusion_matrix().ravel(), но результаты почему-то не соответствуют действительности. Списки y_test и y_pred имеют форму 542, а сумма tn + fp + fn + tp = 267. что не имеет смысла для меня. Чего мне не хватает?
tn, fp, fn, tp = skl.metrics.confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), y_pred.argmax(axis=1), labels=[0,1]).ravel()
print(np.shape(y_test.argmax(axis=1)))
print('y_test:' + str(y_test[:5]))
print('y_pred:' + str(y_pred[:5]))
print (tn)
print (fp)
print (fn)
print (tp)
print('sum='+ str(tn + fp + fn + tp))
Результат:
(542,)
y_test:[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
y_pred:[[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]]
150
0
134
0
sum=284