Yacine Marouf
-
المساهمات
2 -
تاريخ الانضمام
-
تاريخ آخر زيارة
نوع المحتوى
ريادة الأعمال
البرمجة
التصميم
DevOps
التسويق والمبيعات
العمل الحر
البرامج والتطبيقات
آخر التحديثات
قصص نجاح
أسئلة وأجوبة
كتب
دورات
كل منشورات العضو Yacine Marouf
-
بالاطلاع على تعريف ال confusion matrix function من الرابط التالي https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html، يمكن ملاحظة أن الـ parameters: y_true, y_pred يجب أن تكون على شكل مصفوفة ذات بعد واحد. الحل هنا هو تحويل مصفوفتكم الـ One-Hot إلى مصفوفة ذات بعد واحد باستعمال argmax function: في مثالكم: [[1, 0, 0,0,0,0], [0, 0, 1,0,0,0], [0, 0, 0,0,1,0], [0, 0, 0,0,1,0] ... ] ستصبح: [0,2,4,4,...] يعني الكود سيكون مماثلا لـ: confusion_matrix(y_test.values.argmax(axis=1), predictions.argmax(axis=1)) أرجو أني استطعت أن أوضح الفكرة. بالتوفيق.
-
import pandas as pd DataFrame = pd.DataFrame([ {'var1': 'a', 'var2': 1}, {'var1': 'b', 'var2': 1}, {'var1': 'c', 'var2': 1}, {'var1': 'd', 'var2': 2}, {'var1': 'e', 'var2': 2}, {'var1': 'f', 'var2': 2} ]) print(DataFrame.to_numpy()) ## Output # [['a' 1] # ['b' 1] # ['c' 1] # ['d' 2] # ['e' 2] # ['f' 2]]