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:
Javascript
// 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:
Javascript
// 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
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi1352singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA