matlab 混淆矩阵显示

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵。在机器学习中，我们通常将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集训练模型，使用测试集测试模型的性能。混淆矩阵可以帮助我们了解模型在测试集上的表现情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。对于二分类问题，混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，其中包括真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。在多分类问题中，混淆矩阵的大小取决于类别数目。在 MATLAB 中，可以使用 imagesc 函数将混淆矩阵可视化。

相关问题

matlab混淆矩阵代码

在 MATLAB 中，可以使用 `confusionmat` 函数来计算混淆矩阵。以下是一个示例代码：

% 实际类别
actual = [1; 1; 2; 2; 3; 3; 3];
% 预测类别
predicted = [1; 1; 1; 2; 2; 3; 3];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(actual, predicted);

% 显示混淆矩阵
disp(C);

运行上述代码将输出以下混淆矩阵：

     2     0     0
     1     1     0
     0     1     2

这个混淆矩阵表示有 2 个样本被正确预测为类别 1，1 个样本被错误预测为类别 2，1 个样本被正确预测为类别 2，2 个样本被正确预测为类别 3，等等。你可以根据自己的实际数据和预测结果修改 `actual` 和 `predicted` 数组来计算你自己的混淆矩阵。

matlab 混淆矩阵 美化

要美化Matlab混淆矩阵图，你可以进行以下操作：

1. 使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵图像，设置颜色限制`clims`，使得数值小于0的部分显示为白色，大于2的部分显示为黑色，中间部分均匀分布。
2. 使用`colormap`函数选择一个合适的颜色映射，比如`flipud(bone)`，这样可以使颜色反向。
3. 使用`colorbar`函数添加一个颜色条，以便更好地理解图像中不同颜色所代表的数值范围。
4. 使用`set`函数设置坐标轴的刻度和标签，包括x轴和y轴的刻度范围，在坐标轴上显示“Predicted Class”和“True Class”字样，并设置字体大小。
5. 使用`set`函数设置坐标轴的线宽和字体大小，以及整个图窗的大小。
6. 最后，使用`set(gcf,'Position',[100 100 1000 800]);`固定图窗的大小。

请注意，上述代码中的注释是为了帮助你理解每一步的操作，如果你不需要注释，可以将其删除。