解释以下代码:cm=confusionchart(YTrue,YPred); cm.Title="分类混淆矩阵"; cm.ColumnSummary='column-normalized'; cm.RowSummary='row-normalized';
时间: 2024-04-18 13:27:29 浏览: 38
这段代码用于创建一个分类混淆矩阵,并设置混淆矩阵的标题以及行列归一化。
首先,`cm=confusionchart(YTrue,YPred)` 创建了一个分类混淆矩阵对象 `cm`。这个函数接受两个参数,`YTrue` 是真实的标签值,`YPred` 是预测的标签值。混淆矩阵是一个表格,用于可视化分类模型在不同类别上的预测结果。
然后,`cm.Title="分类混淆矩阵"` 设置混淆矩阵对象的标题为 "分类混淆矩阵"。
接着,`cm.ColumnSummary='column-normalized'` 设置混淆矩阵对象的列归一化。这意味着每列的值将被除以该列的总和,以显示每个预测类别在真实类别中的比例。
最后,`cm.RowSummary='row-normalized'` 设置混淆矩阵对象的行归一化。这意味着每行的值将被除以该行的总和,以显示每个真实类别中被预测为不同类别的比例。
通过这些设置,可以创建一个具有标题和归一化功能的分类混淆矩阵,用于分析分类模型的性能和误差分布。
相关问题
解释以下代码:augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData); YPred=classify(net,augimdsTest); YTrue=TestData.Labels; Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%";
这段代码用于进行测试数据集的图像分类预测,并计算预测准确率。
首先,`augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData)` 创建了一个增强的图像数据存储对象 `augimdsTest`。这个对象使用了神经网络 `net` 的第一层输入大小作为图像大小,并将测试数据集 `TestData` 作为输入数据。增强的图像数据存储对象可以在图像分类任务中进行数据增强操作,如随机翻转、旋转等。
接下来,`YPred=classify(net,augimdsTest)` 使用训练好的神经网络 `net` 对增强的测试数据集进行分类预测。`classify` 函数将返回预测结果,存储在变量 `YPred` 中。
然后,`YTrue=TestData.Labels` 将测试数据集的真实标签存储在变量 `YTrue` 中。
接着,`Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%"` 计算了预测准确率。首先,通过 `sum(YPred==YTrue)` 计算了预测正确的样本数量。然后,除以测试数据集中样本的总数 `numel(YTrue)` 并乘以 100,得到准确率。最后,使用 `round` 函数四舍五入到小数点后两位,并通过 `string` 函数转换为字符串。最终,准确率以百分比形式存储在变量 `Accuracy` 中。
frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))得出来的frmse怎么评价误差大小
通常情况下,均方根误差(RMSE)的值越小,表示模型的预测误差越小,模型的准确性越高。具体评价误差大小的标准因应用场景而异,但可以根据实际情况制定一些评价指标。例如,如果是预测连续变量的模型,可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较,以判断模型的预测误差是否足够小;如果是分类模型,可以使用其他指标如准确率、召回率等来评估模型的性能。总之,要根据实际情况选择合适的评价指标来评估模型的表现。
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