用中文解释This is a MATLAB function that takes in a confusion matrix and a boolean variable called 'verbatim'. The confusion matrix is a 3x3 matrix that is the output of the MATLAB function 'confusionmat'. The function then computes various statistics based on this confusion matrix and returns them in a struct called 'stats'. The statistics computed are true positives (tp), false positives (fp), false negatives (fn), and true negatives (tn). These statistics are calculated for each class in the confusion matrix. The function loops through each class and computes the corresponding statistics. The 'verbose' variable controls whether the generated table is output to the command window. If 'verbose' is set to 1, the table is output. Otherwise, it is not. Overall, this function is useful for evaluating the performance of a classification algorithm by analyzing the confusion matrix.
时间: 2024-02-02 15:03:05 浏览: 22
这是一个MATLAB函数,它接受一个混淆矩阵和一个名为'verbose'的布尔变量作为输入。混淆矩阵是一个3x3矩阵,是MATLAB函数'confusionmat'的输出。该函数基于混淆矩阵计算各种统计数据,并将它们返回到名为'stats'的结构体中。计算的统计数据包括真正例(tp)、假正例(fp)、假负例(fn)和真负例(tn)。这些统计数据是针对混淆矩阵中的每个类别计算的。函数通过循环遍历每个类别并计算相应的统计数据。'verbose'变量控制生成的表格是否输出到命令窗口。如果'verbose'设置为1,则输出表格,否则不输出。总的来说,这个函数通过分析混淆矩阵,有助于评估分类算法的性能。
相关问题
Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type)是什么意思
这段代码是在 R 语言中计算分类模型的混淆矩阵(confusion matrix),其中`result$type`是模型预测的分类结果,`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`将这两个变量作为参数,返回一个二维的表格,展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。混淆矩阵的行表示实际分类结果,列表示模型预测的分类结果,每个单元格中的数字表示实际分类为行对应的类别,模型预测为列对应的类别的样本数量。通过混淆矩阵可以直观地了解模型的分类效果,从而评估模型的准确性和可靠性。
2023/6/6 16:45:29 (193224) What is the Precision in percentage based on following confusion matrix of three class classification. Confusion Matrix C=[6 2] [1 3] A 55% B 75% C 86% D 45% 选择正确选项
根据所给的混淆矩阵C=[6 2] [1 3],可以计算出每个类别的精度(precision)和召回率(recall)。
精度是指被分类器判定为某个类别的样本中,真正属于该类别的样本所占的比例。
召回率是指属于某个类别的样本中,被分类器正确地判定为该类别的样本所占的比例。
根据上述定义,可以计算出每个类别的精度和召回率如下:
类别 A:
精度 = TP_A / (TP_A + FP_A) = 6 / (6 + 1) ≈ 0.857
召回率 = TP_A / (TP_A + FN_A) = 6 / (6 + 2) = 0.75
类别 B:
精度 = TP_B / (TP_B + FP_B) = 3 / (3 + 2) = 0.6
召回率 = TP_B / (TP_B + FN_B) = 3 / (3 + 1) = 0.75
类别 C:
精度 = TP_C / (TP_C + FP_C) = 0 / (0 + 0) = undefined (由于没有被分类为类别 C 的样本,分母为0,精度为undefined)
召回率 = TP_C / (TP_C + FN_C) = 0 / (0 + 3) = 0
其中,TP_A 表示真正属于类别 A 的样本中,被分类器正确地判定为类别 A 的样本数;FP_A 表示被分类器错误地判定为类别 A 的样本中,实际上不属于类别 A 的样本数;FN_A 表示真正属于类别 A 的样本中,被分类器错误地判定为其他类别的样本数;同理,TP_B、FP_B、FN_B、TP_C、FP_C、FN_C 的含义也类似。
根据精度的定义,可以得出以下选项中哪一个是正确的:
C. 86%