tf.compat.v1.confusion_matrix

Вычисляет матрицу неточностей из предсказаний и меток.

tf.compat.v1.confusion_matrix(
    labels, predictions, num_classes=None, dtype=tf.dtypes.int32, name=None,
    weights=None
)

Столбцы матрицы представляют метки предсказаний, а строки — фактические метки. Матрица неточностей всегда является двумерным массивом формы [n, n], где n — количество допустимых меток для данной задачи классификации. Как предсказания, так и метки должны быть одномерными массивами одной и той же формы, чтобы эта функция работала.

Если num_classes равно None, то num_classes будет установлено в значение, равное единице плюс максимальное значение в предсказаниях или метках. Ожидается, что метки классов начинаются с 0. Например, если num_classes равно 3, то возможные метки будут [0, 1, 2].

Если weights не равно None, то каждое предсказание вносит свой соответствующий вес в общее значение ячейки матрицы неточностей.

Например:

tf.math.confusion_matrix([1, 2, 4], [2, 2, 4]) ==>
    [[0 0 0 0 0]
     [0 0 1 0 0]
     [0 0 1 0 0]
     [0 0 0 0 0]
     [0 0 0 0 1]]

Обратите внимание, что предполагается, что возможные метки — это [0, 1, 2, 3, 4], что приводит к матрице неточностей 5x5.