Блог

Я пытаюсь сохранить несколько экземпляров матрицы путаницы для каждой складки в 10-кратной перекрестной проверке. мой код выглядит так :

 kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True)
conf_matrix = np.zeros([3,3])

for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
    
    model.fit(X_train, y_train)
    pred = model.predict(X_test)
    conf_matrix[train_index] = confusion_matrix(y_test, pred)

conf_matrix
 

но он возвращает эту ошибку

 ---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-8a1e0e2223f7> in <module>()
      9     model.fit(X_train, y_train)
     10     pred = model.predict(X_test)
---> 11     conf_matrix[train_index] = confusion_matrix(y_test, pred)
     12 #     print(confusion_matrix(y_test, pred))
     13 

ValueError: shape mismatch: value array of shape (3,3) could not be broadcast to indexing result of shape (270,3)
 

что странно, потому что если я запущу print(confusion_matrix(y_test, pred)) выходную матрицу 3×3, которая выглядит так :

 [[4 2 3]
 [4 8 1]
 [1 3 4]]
[[3 6 1]
 [4 5 1]
 [5 1 4]]
[[7 3 4]
 [4 4 1]
 [0 1 6]]
[[3 1 2]
 [2 9 1]
 [3 2 7]]
[[4 4 2]
 [2 8 2]
 [0 2 6]]
[[7 6 1]
 [4 4 2]
 [0 3 3]]
[[4 1 3]
 [2 5 3]
 [3 1 8]]
[[1 4 3]
 [2 5 1]
 [2 3 9]]
[[7 5 2]
 [2 3 3]
 [2 3 3]]
[[4 2 1]
 [2 6 0]
 [3 5 7]]
 

где я ошибся?

Правка 2 : Я попробовал предложение @user1424589 и изменил свой код вот так

 conf_matrix = np.zeros((10,len(y_test),len(y_test))) #10 because I want it to caontain 10 confusion matrix
 

но он все равно возвращает ту же ошибку, теперь он возвращает эту ошибку

 ValueError: shape mismatch: value array of shape (3,3) could not be broadcast to indexing result of shape (270,30,30)
 

Проблема в том, что то, что вы сказали ему сделать, — это назначить этот выходной массив в срез conf_matrix, который имеет форму (3). Вам нужно сформировать conf_matrix таким образом, чтобы он мог принимать результат confusion_matrix(y_test, pred).