用Matlab进行编程给定测试集,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR,具体要求包含: 1.Load 测试集,计算并给出混淆矩阵 2.编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
时间: 2024-02-18 22:05:19 浏览: 45
好的,针对你的问题,我将给出以下的Matlab代码示例:
```matlab
% Load 测试集
load('test_dataset.mat');
% 假设你的预测结果存在predicted_labels变量中,实际结果存在true_labels变量中
% 计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
% 计算查准率、查全率和FPR的函数
function [p, r, FPR] = calculate_metrics(cm)
% 输入为混淆矩阵cm
% 计算真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)
TP = cm(1,1);
FP = cm(1,2);
TN = cm(2,2);
FN = cm(2,1);
% 计算查准率precision、查全率recall和FPR
precision = TP / (TP + FP);
recall = TP / (TP + FN);
FPR = FP / (FP + TN);
% 输出结果
p = precision;
r = recall;
end
% 调用函数计算查准率、查全率和FPR
[p, r, FPR] = calculate_metrics(confusion_matrix);
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,你需要根据具体的数据和需求进行修改和补充。
相关问题
用matlab编程给定测试集,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR
好的,以下是一个用Matlab编写的计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR的示例代码:
```matlab
% 假设预测结果保存在predicted_labels中,真实标签保存在true_labels中
% predicted_labels和true_labels的大小应该相同
num_classes = max(true_labels); % 类别数
confusion_matrix = zeros(num_classes, num_classes); % 初始化混淆矩阵
for i = 1:length(true_labels)
confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) = confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) + 1;
end
% 计算查准率、查全率和FPR
precision = zeros(num_classes, 1);
recall = zeros(num_classes, 1);
fpr = zeros(num_classes, 1);
for i = 1:num_classes
tp = confusion_matrix(i, i);
fp = sum(confusion_matrix(:, i)) - tp;
fn = sum(confusion_matrix(i, :)) - tp;
tn = sum(confusion_matrix(:)) - tp - fp - fn;
precision(i) = tp / (tp + fp);
recall(i) = tp / (tp + fn);
fpr(i) = fp / (fp + tn);
end
```
这个代码会输出混淆矩阵、查准率、查全率和FPR。你只需要将预测结果和真实标签传递给代码中的`predicted_labels`和`true_labels`变量即可。
用Matlab进行给定测试集,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR,具体要求包含: 1.Load 测试集,计算并给出混淆矩阵 2.编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
好的,以下是一个用Matlab编写的计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR的示例代码:
```matlab
% 1. Load 测试集,计算并给出混淆矩阵
predicted_labels = ...; % 预测结果
true_labels = ...; % 真实标签
num_classes = max(true_labels); % 类别数
confusion_matrix = zeros(num_classes); % 初始化混淆矩阵
for i = 1:length(true_labels)
confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) = confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) + 1;
end
% 2. 编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
function [precision, recall, fpr] = compute_metrics(confusion_matrix)
num_classes = size(confusion_matrix, 1);
precision = zeros(num_classes, 1);
recall = zeros(num_classes, 1);
fpr = zeros(num_classes, 1);
for i = 1:num_classes
tp = confusion_matrix(i, i);
fp = sum(confusion_matrix(:, i)) - tp;
fn = sum(confusion_matrix(i, :)) - tp;
tn = sum(confusion_matrix(:)) - tp - fp - fn;
precision(i) = tp / (tp + fp);
recall(i) = tp / (tp + fn);
fpr(i) = fp / (fp + tn);
end
end
% 调用函数计算p,r,FPR
[precision, recall, fpr] = compute_metrics(confusion_matrix);
```
这个代码会输出混淆矩阵、查准率、查全率和FPR。你只需要将预测结果和真实标签传递给代码中的`predicted_labels`和`true_labels`变量即可。同时,将以上代码封装成一个function,可以方便地调用计算p、r和FPR。
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