matlab绘制3分类混淆矩阵并计算每一类的准确率和错误率
时间: 2024-02-17 08:59:48 浏览: 35
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要有一个3分类的混淆矩阵。这个混淆矩阵可以由你的分类器输出得到,或者是手动输入的。
这里我提供一个示例的混淆矩阵,你可以根据实际情况进行替换:
```
C = [10 1 3;
2 12 1;
4 0 15];
```
这个混淆矩阵表示的是一个3分类问题,总共有27个样本,其中10个被正确地分类到第一类,1个被错误地分类到第一类,3个被错误地分类到第三类,以此类推。
接下来,你可以使用以下代码将混淆矩阵可视化出来:
```
figure;
heatmap(C,'Colormap',hot,'ColorbarVisible','off');
title('Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Label'); ylabel('True Label');
```
这个代码会生成一个热力图,每个格子的颜色表示该类样本被预测为另外一类的数量。你可以根据自己的需要进行修改和美化。
接下来,你需要计算每一类的准确率和错误率。这可以通过以下代码实现:
```
acc = zeros(1,3); % 存储每一类的准确率
err = zeros(1,3); % 存储每一类的错误率
for i = 1:3
acc(i) = C(i,i) / sum(C(:,i)); % 计算准确率
err(i) = 1 - acc(i); % 计算错误率
end
```
这个代码会将每一类的准确率和错误率分别存储在`acc`和`err`数组中。你可以根据需要进行输出或者使用。
希望我的回答对你有帮助!