怎么分析上一会话中的predictions呢-Go服务器开发

要分析上一会话中的预测结果，您可以使用各种方法来评估和可视化这些预测。以下是一些常见的分析方法：

准确率（Accuracy）：计算预测结果与实际标签之间的准确率，即正确分类的样本数量与总样本数量的比例。

import numpy as np

def evaluate_accuracy(predictions, labels):
    predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
    correct_predictions = np.equal(predicted_labels, labels)
    accuracy = np.mean(correct_predictions)
    return accuracy

# 假设labels是真实标签
accuracy = evaluate_accuracy(predictions, labels)
print("Accuracy: {:.2%}".format(accuracy))

混淆矩阵（Confusion Matrix）：展示模型在每个类别上的预测情况。可以使用sklearn库来计算混淆矩阵并进行可视化。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes):
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=classes, yticklabels=classes)
    plt.xlabel('Predicted Labels')
    plt.ylabel('True Labels')
    plt.title('Confusion Matrix')
    plt.show()

# 假设labels是真实标签，predictions是预测结果索引
plot_confusion_matrix(labels, predicted_labels, class_names)

可视化预测结果：将预测结果与真实标签进行对比可视化，以便更好地理解模型的表现。

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_predictions(images, labels, predictions, class_names):
    num_images = len(images)
    num_cols = 4
    num_rows = (num_images + num_cols - 1) // num_cols
    
    plt.figure(figsize=(15, 12))
    
    for i in range(num_images):
        plt.subplot(num_rows, num_cols, i+1)
        plt.imshow(images[i])
        predicted_label = np.argmax(predictions[i])
        true_label = labels[i]
        plt.title("Predicted: {}, True: {}".format(class_names[predicted_label], class_names[true_label]))
        plt.axis('off')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 假设images是图像数据，labels是真实标签，predictions是预测结果概率分布
visualize_predictions(images, labels, predictions, class_names)

以上仅为一些简单的示例方法。您可以根据您的需求和具体情况选择适合您问题的分析方法，并对其进行进一步扩展和定制。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问