마지막에 confusion matrix 작성할때

Question

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays) 405 uniques = np.unique(lengths) 406 if len(uniques) > 1: --> 407 raise ValueError( 408 "Found input variables with inconsistent numbers of samples: %r" 409 % [int(l) for l in lengths] ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2286, 238] 수업 내용대로 했는데 이러한 에러가 나오네요.. 그대로 코드로 작성했는데요. 샘플 수가 안맞는건가요.

funcoding · Answer

안녕하세요. 답변 도우미입니다. 네 맞습니다. 완전히 동일한 것인지, 데이터가 다른 것인지 문의하신 부분으로는 알기는 어렵긴 한데요. 가볍게 다음 내용 참고해보시면 도움이 되실 것 같습니다. 이 오류는 Confusion Matrix 를 계산할 때, 예측값(predictions)과 실제 라벨(labels)의 샘플 수가 일치하지 않아서 발생한 문제입니다. 에러 메시지에 따르면, 두 배열의 샘플 수가 [2286, 238] 로 다르다는 것을 알 수 있습니다. ### 가능한 원인 1. Batch 처리 문제 : 학습 시 데이터셋이 배치로 나뉘어 처리되었고, 마지막 배치에서 크기가 달라졌을 가능성이 있습니다. 2. 모델 예측과 실제 라벨의 불일치 : 모델의 예측값이 전체 테스트 데이터와 일치하지 않을 수 있습니다. 이는 예측을 할 때 일부 데이터가 누락되거나, 예측값이 잘못 처리된 경우일 수 있습니다. ### 해결 방법 1. 모델의 예측값과 실제 라벨의 크기 확인 : predictions 와 labels 배열의 크기를 확인하여 동일한지 확인합니다. 이를 통해 어디에서 문제가 발생했는지 파악할 수 있습니다. ```python print(f"Predictions shape: {predictions.shape}") print(f"Labels shape: {labels.shape}") ``` 2. 데이터 로더 확인 : DataLoader 를 사용하여 데이터를 배치로 나눌 때, 마지막 배치 크기가 작아지는 경우가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 drop_last=True 옵션을 사용하여 마지막 배치를 제거할 수 있습니다. ```python data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) ``` 3. Confusion Matrix 계산 : 예측값과 실제 라벨의 크기가 일치하는지 확인한 후 Confusion Matrix 를 계산해야 합니다. ### 예시 코드 ```python # 모델 예측 outputs = model(inputs) _, predictions = torch.max(outputs, 1) # 실제 라벨 labels = labels # 예측값과 실제 라벨의 크기 확인 print(f"Predictions shape: {predictions.shape}") # 예: torch.Size([2286]) print(f"Labels shape: {labels.shape}") # 예: torch.Size([238]) # 만약 크기가 다르면 문제가 발생한 부분을 찾아 수정해야 합니다. # Confusion Matrix 계산 from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(labels.cpu().numpy(), predictions.cpu().numpy()) ``` 이와 같이 데이터를 정확하게 처리하고 예측값과 실제 라벨의 크기를 맞추는 것이 중요합니다. 이를 통해 Confusion Matrix 를 문제없이 계산할 수 있습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림