ValueError：分類指標無法處理二進制和連續目標的混合

Question

y_test.shape

output: (40,)

predict.shape

output: (40,1)

confusion_matrix(y_test, predict)

錯誤：ValueError：分類指標無法處理二進制和連續目標的混合

我在 CNN model 對文本數據的預測中應用混淆矩陣，但收到一條錯誤消息，即混淆矩陣無法處理二進制和連續數據的混合

Answer 1

當分類器產生准概率估計時，例如在神經網絡中使用交叉熵損失時，有時會發生這種情況。

import numpy as np

y_test = np.array([0, 1, 0])
y_pred = np.array([[0.1], [0.7], [0.2]])

print(y_test.shape, y_pred.shape)
# (3,)    (3, 1)

這是通過對預測設置閾值來解決的。 0.5 是一個常見的選擇：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix(
  y_test,
  (y_pred > 0.5),
)
# array([[2, 0],
#        [0, 1]])