Función Tensorflow.js tf.confusionMatrix()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .confusionMatrix() se usa para calcular la array de confusión a partir de las etiquetas verdaderas indicadas junto con las etiquetas predichas.

Sintaxis:

tf.confusionMatrix(labels, predictions, numClasses)

Parámetros: 

• etiquetas: Son las etiquetas de destino indicadas las que se supone que son números enteros basados ​​en cero a favor de las clases. Tiene forma [numEjemplos]. Donde, numExamples es la medida de instancias incorporadas. Puede ser de tipo tf.Tensor1D, TypedArray o una array.
• predicciones: Son las clases predichas establecidas las que se supone que son enteros basados ​​en cero a favor de las clases. Debe tener una forma equivalente a las etiquetas indicadas. Puede ser de tipo tf.Tensor1D, TypedArray o una array.
• numClasses: Es el número de clases totales de tipo entero. Además, su medida debe ser mayor que el elemento más grande en las etiquetas y predicciones indicadas. Es de tipo número.

Valor devuelto: Devuelve el objeto tf.Tensor2D.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining predictions, labels and 
// numClasses
const lab = tf.tensor1d([3, 4, 1, 0, 1], 'int32');
const pred = tf.tensor1d([1, 3, 0, 4, 1], 'int32');
const num_Cls = 2;
  
// Calling tf.confusionMatrix() method
const output = tf.math.confusionMatrix(lab, pred, num_Cls);
  
// Printing output
output.print();

Producción:

Tensor
    [[0, 0],
     [1, 1]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling tf.confusionMatrix() method
const res = tf.math.confusionMatrix(
    tf.tensor1d([3.3, 4.5, null, 'a', 'b']), 
    tf.tensor1d([-2, 5.3, -0.1, 4.3, 12.5]), 4
);
  
// Printing output
res.print();

Producción:

Tensor
    [[1, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0],
     [0, 0, 0, 0]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#confusionMatrix