tf.math.confusion_matrix

Вычисляет матрицу ошибок классификации из прогнозов и меток.

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

Столбцы матрицы представляют прогнозируемые метки, а строки — реальные метки. Матрица ошибок классификации всегда представляет собой двумерный массив формы [n, n], где n — количество допустимых меток для данной задачи классификации. Как прогнозы, так и метки должны быть одномерными массивами одинаковой формы, для работы этой функции.

Если num_classes равно None, то num_classes будет установлено на значение, на единицу больше максимального значения в массивах прогнозов или меток. 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 каждый прогноз вносит свой соответствующий вес в общее значение ячейки матрицы ошибок.

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 равны [0, 1, 2, 3, 4], что приводит к матрице ошибок 5x5.