matlab绘制 混淆矩阵

淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵，它可以展示出分类器在测试集上的分类结果。在Matlab中，可以使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

以下是绘制混淆矩阵的步骤和示例代码：

1. 准备数据：将测试集的真实标签和预测标签存储在两个向量中。

2. 创建混淆矩阵：使用confusionmat函数创建混淆矩阵。

3. 绘制混淆矩阵：使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

示例代码如下：

% 准备数据
trueLabels = [1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5];
predictedLabels = [1 2 3 4 5 2 2 3 4 1 1 2 3 4 5];

% 创建混淆矩阵
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

% 绘制混淆矩阵
confusionchart(confMat);

相关问题

matlab画混淆矩阵

Matlab可以使用以下步骤来画混淆矩阵：

1.首先，创建一个函数来绘制混淆矩阵。函数的输入参数为混淆矩阵（mat）、坐标轴上要显示的标签向量（tick）和类别数量（num_class）。

2.在函数中使用imagesc函数绘制彩色图像，使用colormap函数设置颜色映射，并使用colorbar函数添加颜色条。

3.使用meshgrid函数创建网格，设置x和y坐标。

4.使用text函数在每个格子中添加矩阵元素的文本，并使用set函数设置文本的颜色。

5.使用set函数设置坐标轴的标签和刻度，并使用rotateXLabels函数旋转x轴的标签。

下面是完整的Matlab代码示例：

function draw_cm(mat, tick, num_class)
    imagesc(1:num_class, 1:num_class, mat);
    colormap(flipud(gray));
    textStrings = num2str(mat(:), '%0.2f');
    textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
    [x, y] = meshgrid(1:num_class);
    hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center');
    midValue = mean(get(gca, 'CLim'));
    textColors = repmat(mat(:) > midValue, 1, 3);
    set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));
    set(gca, 'xticklabel', tick, 'XAxisLocation', 'top');
    set(gca, 'XTick', 1:num_class, 'YTick', 1:num_class);
    set(gca, 'yticklabel', tick);
    rotateXLabels(gca, 315);
end

请问还有其他问题吗？

matlab画混淆矩阵加入值

要在MATLAB中画混淆矩阵并加入值，可以使用confusionchart函数。以下是一个示例代码：

% 创建混淆矩阵
actualLabels = [1 0 1 1 0 1 0 0 1 0];
predictedLabels = [1 0 0 1 0 1 1 0 1 1];

% 统计混淆矩阵中每个类别的数量
numClasses = 2;
C = confusionmat(actualLabels, predictedLabels);

% 创建混淆矩阵图
figure
confusionchart(C, 'Normalization', 'row-normalized')

% 在混淆矩阵图中加入值
h = gca;
h.XAxis.TickLabelRotation = 45;
h.XAxis.FontSize = 10;
h.YAxis.FontSize = 10;
h.Title.FontSize = 12;
h.YLabel.String = 'Actual';
h.XLabel.String = 'Predicted';

这段代码会创建一个混淆矩阵图，并将实际类别和预测类别的数量加入到图中。你可以根据自己的数据替换`actualLabels`和`predictedLabels`来绘制你自己的混淆矩阵。