在matlab中混淆矩阵是如何画图的

在Matlab中，可以使用`confusionchart`函数来绘制混淆矩阵。下面是一个简单的示例代码：

% 创建一个混淆矩阵
actual = [1 1 0 1 0 0 1 0 0 1];
predicted = [1 0 0 1 0 0 1 1 0 1];
labels = {'Positive','Negative'};
cm = confusionmat(actual, predicted);

% 绘制混淆矩阵图
confusionchart(cm, labels);

运行代码后，将会得到一个混淆矩阵图，其中正例和负例分别用"Positive"和"Negative"表示。你可以根据你的数据集中的类别来修改标签。

相关问题

matlab中混淆矩阵计算

在Matlab中，可以使用混淆矩阵来评估分类结果的准确性。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于比较实际类别和预测类别之间的差异。

以下是计算混淆矩阵的简单方式：

% 假设实际类别为actual_labels，预测类别为predicted_labels
actual_labels = [1, 1, 2, 2, 3];
predicted_labels = [1, 1, 1, 2, 3];

% 获取类别数量
num_classes = max(max(actual_labels), max(predicted_labels));

% 初始化混淆矩阵
confusion_matrix = zeros(num_classes, num_classes);

% 计算混淆矩阵
for i = 1:length(actual_labels)
    actual_class = actual_labels(i);
    predicted_class = predicted_labels(i);
    confusion_matrix(actual_class, predicted_class) = confusion_matrix(actual_class, predicted_class) + 1;
end

% 显示混淆矩阵
disp(confusion_matrix);

上述代码中，我们首先定义了实际类别和预测类别的向量。然后，我们通过获取最大类别数来初始化一个全零的混淆矩阵。下来，我们遍历每个样本，将实际类别和预测类别对应的位置加1。最后，我们显示混淆矩阵。

matlab中混淆矩阵参数

在MATLAB中，混淆矩阵参数可以通过confusionmat函数获得。该函数需要两个输入参数：实际标签和预测标签。例如，假设有以下实际标签和预测标签：

actual = [1 0 1 1 0 1];
predicted = [1 0 1 0 0 1];

则可以使用以下代码生成混淆矩阵：

C = confusionmat(actual, predicted);

混淆矩阵将被存储在C变量中。混淆矩阵的行表示实际标签，列表示预测标签。因此，如果有两个类别（类别1和类别2），则混淆矩阵将是一个2x2的矩阵，其中第一行第一列表示实际标签为类别1且预测标签为类别1的数量，第一行第二列表示实际标签为类别1但预测标签为类别2的数量，以此类推。