PyTorch CNN教程的混淆矩阵和测试准确率

Question

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。 此处链接到原始教程： https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis/blob/master/4%20-%20Convolutional%20Sentiment%20Analysis.ipynb

Answer 1

与教程中定义的binary_accuracy function 非常相似，您可以实现任何您想要的指标。 您只需要一组preds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)