混淆矩阵得到值错误

Question

我正在尝试使用sci-kit创建一个混淆矩阵来学习癫痫数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Epileptic+Seizure+Recognition

准备完成后，进行交叉验证和建模我得到了如下结果（我标记了屏幕截图）：

现在，当我想得到混淆矩阵时，我得到了这个错误：

void

我该如何解决这个问题？

Answer 1

您可以将预测标签和真实标签都转换为str：

conf = confusion_matrix(pred["y"].astype(str), pred["PredictedLabel"].astype(str))

尝试重新创建类似的问题，请考虑以下情况：预测和真实是不同的类型：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

pred = pd.DataFrame()
pred["y"] = [1,2,3]
pred["PredictedLabel"] = ['1','2','3']
conf = confusion_matrix(pred["y"], pred["PredictedLabel"])
print(conf)

会出错：ValueError: Mix of label input types (string and number)。

如果你将它们都转换为str类型（你可以使用其他作为int或float，其中两者必须相同，但对于预测和真实标签）：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

pred = pd.DataFrame()
pred["y"] = [1,2,3]
pred["PredictedLabel"] = ['1','2','3']
conf = confusion_matrix(pred["y"].astype(str), pred["PredictedLabel"].astype(str))
print(conf)

结果：

[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]]

Answer 2

如果数据框中值的类型不一致，请尝试将双精度数（假设它们是双精度数）转换为字符串。尝试，

conf = confusion_matrix(pred["y"].values.astype(int).astype(str), pred["PredictedLabel"].values)
conf = pd.DataFrame(conf)

如果您想要标签，可以将它们添加回去，

my_columns = ["y", "PredictedLabel"]
conf.columns = my_columns
print(conf)