python - 无法建立混淆矩阵

Question

我想为我的 CNN 模型构建一个混淆矩阵，代码如下:

classifier = Sequential()


classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64,64, 3), 
activation='relu'))


classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))  

classifier.add(Flatten())
classifier.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))



classifier.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics= 
['accuracy'])


batch_size = 32

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
                               shear_range=0.2,
                               zoom_range=0.2,
                               horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

training_set = train_datagen.flow_from_directory('x1' ,
                                             target_size=(64,64),
                                             batch_size=64,
                                             class_mode='binary')

test_set = test_datagen.flow_from_directory('x2' ,
                                        target_size=(64,64),
                                        batch_size=64,
                                        class_mode='binary')



ep=50

H=classifier.fit_generator(training_set,
                     steps_per_epoch=1204/batch_size,
                     epochs=ep,
                     validation_data=test_set,
                     validation_steps=408/batch_size,
                                     )

validation_steps=408

混淆矩阵:

from sklearn.metrics import confusion_matrix
Y_pred = classifier.predict_generator(test_set,validation_steps//batch_size+1)


y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)
print('Confusion Matrix')
print(confusion_matrix(test_set.classes, y_pred))

我遇到了这个错误:

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [408, 792]

我该怎么办？

Answer 1

test_set 和 y_pred 没有相同数量的观察值。您传递给 predict_generator 的步数可能不正确。

不确定您使用的是哪个版本的 Keras，但请尝试 Y_pred =classifier.predict_generator(test_set)。在较新的版本中，省略步数将返回对所有图像的预测。