arquivo.write("Teste:%s\n\n" % imagensTeste)
arquivo.write("Verdadeiro:%s\n\n" % classesTeste)
arquivo.write("Classificado:%s\n\n" % resultado)
arquivo.write("Taxa de Acerto:%.2f\n\n" % porcentagem_acertos)
rest=rest-1
print "resta:",rest
index2classe={0:'carettacaretta', 1:'cheloniamydas', 2:'dermochelyscoriacea',3:'eretmochelysimbricata',4:'lepidochelysolivacea'}
arquivo.write("Indices->Classes:%s\n\n" % index2classe)
arquivo.write("Matriz Confusao:%s\n\n" % matrizConfusao)
arquivo.write("Tabela Confusao:[verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo]\n")
tabelaConfusao=classificador.gerarTabelaConfusao(matrizConfusao)
print(tabelaConfusao)
for index in range(5):
tabelaClasse=tabelaConfusao[index]# tupla=>("indice da classe","vetor de valores:verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo")
classeNome=index2classe[tabelaClasse[0]]
verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo=tabelaClasse[1]
#calcular Precision
precision=verdadeiro_positivo/(verdadeiro_positivo+falso_positivo*1.0)
#calcular Recall
recall=verdadeiro_positivo/(verdadeiro_positivo+falso_negativo*1.0)
#calcular F-measure
fmeasure=(float(2*precision*recall)/(precision+recall+0.0000000000000000001))
#calcular Accuracy
accuracy=(verdadeiro_positivo+verdadeiro_negativo)/(verdadeiro_positivo+falso_positivo+verdadeiro_negativo+falso_negativo*1.0)
#salvar valores em arquivo
arquivo.write("%s:" % classeNome)
arquivo.write("Treino:%s\n\n" % train)
arquivo.write("Teste:%s\n\n" % test)
arquivo.write("Verdadeiro:%s\n\n" % testResponse)
arquivo.write("Classificado:%s\n\n" % result)
rest=rest-1
print "resta:",rest
dictClassesIndex={0:'carettacaretta', 1:'cheloniamydas', 2:'dermochelyscoriacea',3:'eretmochelysimbricata',4:'lepidochelysolivacea'}
arquivo.write("Indices->Classes:%s\n\n" % dictClassesIndex)
arquivo.write("Matriz Confusao:%s\n\n" % preds)
arquivo.write("Tabela Confusao:[verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo]\n")
tabelaConfusao=classificador.gerarTabelaConfusao(preds)
print(tabelaConfusao)
for index in range(5):
tabelaClasse=tabelaConfusao[index]# tupla=>("indice da classe","vetor de valores:verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo")
classeNome=dictClassesIndex[tabelaClasse[0]]
verdadeiro_positivo,falso_positivo,verdadeiro_negativo,falso_negativo=tabelaClasse[1]
#calcular Precision
precision=verdadeiro_positivo/(verdadeiro_positivo+falso_positivo*1.0)
#calcular Recall
recall=verdadeiro_positivo/(verdadeiro_positivo+falso_negativo*1.0)
#calcular F-measure
fmeasure=2*((precision*recall)/(precision+recall*1.0))
#calcular Accuracy
accuracy=(verdadeiro_positivo+verdadeiro_negativo)/(verdadeiro_positivo+falso_positivo+verdadeiro_negativo+falso_negativo*1.0)
#salvar valores em arquivo
arquivo.write("%s:" % classeNome)
