Estoy usando ml5 para un problema de clasificación y estoy aplicando el clasificador KNN. ¿Cómo obtengo la precisión y el informe de clasificación del modelo?
Observe que la documentación menciona esto sobre la salida de classify() :
Objeto: devuelve un objeto con un índice de clase superior y una etiqueta, las confianzas asignan todos los índices de clase a su confianza y las confianzas por etiqueta asignan la confianza de todas las clases por etiqueta.
A continuación también hay ejemplos, como el ejemplo ml5/p5/KNNClassification_Video .
Si imprime el result en gotResults() verá algo como esto:
{ "classIndex": 2, "label": "Scissor", "confidences": { "0": 0.3333333333333333, "1": 0, "2": 0.6666666666666666 }, "confidencesByLabel": { "Rock": 0.3333333333333333, "Paper": 0, "Scissor": 0.6666666666666666 } }classIndex será el índice de la clase superiorlabel es la cadena asociada con esa claseconfidences devuelve un objeto donde la clave es el índice de clase y el valor es la confianza (como un valor normalizado (por ejemplo, 0,0 = 0 %, 0,5 = 50 %, 1,0 = 100 %, etc.)confidencesByLabel proporciona los mismos valores de confianza que el anterior, pero en lugar de los índices de clase, las claves son las etiquetas de clase. En resumen, una vez que llama a classify() , en el controlador de resultados, result.confidences o result.confidencesByLabel dependiendo de su aplicación.