matlab绘制三分类混淆矩阵
时间: 2023-09-25 08:15:18 浏览: 53
你可以使用 Matlab 的 confusionmat 函数绘制三分类混淆矩阵。这个函数接受两个向量,一个是真实标签,一个是预测标签。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 假设你已经有了真实标签和预测标签
true_labels = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
predicted_labels = [1 2 3 1 1 2 2 2 3];
% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
confusionchart(C);
```
这将绘制一个三分类混淆矩阵的可视化图表。你也可以使用 confusionmat 函数的输出作为数据来进行其他类型的可视化。
相关问题
matlab根据多分类混淆矩阵绘制PR曲线
在 MATLAB 中,可以使用以下步骤绘制多分类的 PR 曲线:
1. 计算多分类混淆矩阵,可以使用 `confusionmat` 函数。
2. 计算每个类别的精度和召回率。
3. 对于每个类别,画出它的 PR 曲线。
4. 将所有类别的曲线组合成一个图。
下面是一个示例代码,假设有 4 个类别:
```matlab
% 生成随机分类结果
true_labels = randi([1, 4], [100, 1]);
predicted_labels = randi([1, 4], [100, 1]);
% 计算多分类混淆矩阵
conf_mat = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
% 计算每个类别的精度和召回率
for i = 1:4
tp = conf_mat(i, i);
fp = sum(conf_mat(:, i)) - tp;
fn = sum(conf_mat(i, :)) - tp;
precision(i) = tp / (tp + fp);
recall(i) = tp / (tp + fn);
end
% 绘制PR曲线
figure;
hold on;
for i = 1:4
plot(recall(i), precision(i), 'o');
end
% 添加标签和标题
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('PR Curve');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4');
```
在上面的代码中,我们首先生成了随机分类结果,然后使用 `confusionmat` 函数计算多分类混淆矩阵。接下来,我们计算每个类别的精度和召回率,然后用 `plot` 函数画出每个类别的 PR 曲线。最后,我们添加标签和标题,并使用 `legend` 函数添加每个类别的标签。
matlab随机森林分类绘制混淆矩阵
要绘制随机森林分类器的混淆矩阵,可以按照以下步骤操作:
1. 训练随机森林分类器
使用MATLAB中的`TreeBagger`函数可以训练随机森林分类器。例如,假设我们要训练一个有50棵树的分类器,可以按照以下方式设置分类器参数:
```matlab
nTrees = 50;
rng(1); % 设置随机数种子,保证结果可重复
model = TreeBagger(nTrees, Xtrain, Ytrain);
```
其中,`Xtrain`是训练数据的特征矩阵,`Ytrain`是对应的类别标签。
2. 对测试数据进行预测
使用训练好的分类器对测试数据进行预测,并将预测结果与真实标签进行比对,得到分类器的混淆矩阵。
```matlab
Ypred = predict(model, Xtest);
Ypred = str2double(Ypred);
confMat = confusionmat(Ytest, Ypred);
```
其中,`Xtest`是测试数据的特征矩阵,`Ytest`是对应的真实类别标签。`predict`函数返回的是一个字符串数组,需要转换为数字类型。
3. 绘制混淆矩阵
使用MATLAB中的`confusionchart`函数可以绘制混淆矩阵。例如,可以按照以下方式绘制混淆矩阵:
```matlab
classes = unique(Ytest);
classNames = cellstr(num2str(classes));
figure;
confusionchart(confMat, classNames);
```
其中,`classes`是类别标签的取值,`classNames`是对应的类别名称。`cellstr`函数将数字转换为字符串类型。
绘制的混淆矩阵将显示分类器的预测结果与真实结果之间的对应关系,可以帮助我们评估分类器的性能。
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