PyTorch CNN教程的混淆矩阵和测试准确性

Question

我只想报告训练和测试的准确性以及混淆矩阵（例如使用sklearn混淆矩阵）。我怎样才能做到这一点？本教程仅报告火车/ val的准确性，我很难确定如何在其中合并sklearn混淆矩阵代码。链接到此处的原始教程：https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis/blob/master/4%20-%20Convolutional%20Sentiment%20Analysis.ipynb

Answer 1

非常类似于本教程中定义的binary_accuracy函数，您可以实现所需的任何指标。您只需要一组模型预测（在这种情况下为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)