PyTorch CNN 教程的混淆矩阵和测试精度

【问题标题】：Confusion matrix and test accuracy for PyTorch CNN tutorialPyTorch CNN 教程的混淆矩阵和测试精度
【发布时间】：2020-04-07 08:28:22
【问题描述】：

我有兴趣只报告训练和测试的准确性以及混淆矩阵（比如使用 sklearn 混淆矩阵）。我怎样才能做到这一点？当前教程仅报告训练/验证准确性，我很难弄清楚如何在其中合并 sklearn 混淆矩阵代码。原教程链接：https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis/blob/master/4%20-%20Convolutional%20Sentiment%20Analysis.ipynb

【问题讨论】：

展示你的努力和代码，然后询问错误或错误在哪里？

标签： python sentiment-analysis confusion-matrix conv-neural-network

【解决方案1】：

与教程中定义的binary_accuracy 函数非常相似，您可以实现任何您想要的指标。您只需要一组模型预测（在本例中为preds）和真实目标（y）。

例如，对于混淆矩阵，您可以执行以下操作：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

def compute_confusion_matrix(preds, y):
    #round predictions to the closest integer
    rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
    return confusion_matrix(y, rounded_preds)

【讨论】：