混淆矩阵计算准确率代码

混淆矩阵的计算准确率的代码可以使用MATLAB中的函数来实现。下面是一个示例代码：

function accuracy = calculateAccuracy(confusionMatrix)
    % 计算混淆矩阵的准确率
    % confusionMatrix: 混淆矩阵
    % 返回准确率
    
    % 计算正确分类的总数
    correct = sum(diag(confusionMatrix));
    
    % 计算样本总数
    total = sum(confusionMatrix(:));
    
    % 计算准确率
    accuracy = correct / total;
end

在使用这个代码时，你需要提供一个混淆矩阵作为输入，然后调用`calculateAccuracy`函数即可计算准确率。

相关问题

混淆矩阵计算准确率代码python

混淆矩阵计算准确率的Python代码如下所示：

def calculate_accuracy(confusion_matrix):
    correct_predictions = sum(confusion_matrix[i][i] for i in range(len(confusion_matrix)))
    total_predictions = sum(sum(row) for row in confusion_matrix)
    accuracy = correct_predictions / total_predictions
    return accuracy

# 示例混淆矩阵
confusion_matrix = [
    [10, 2, 4],
    [3, 15, 2],
    [1, 4, 12]
]

# 调用函数计算准确率
accuracy = calculate_accuracy(confusion_matrix)
print("准确率: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

输入混淆矩阵计算准确率代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算分类模型的混淆矩阵和准确率：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# 实际的类别标签
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]

# 模型预测的类别标签
y_pred = [0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 输出混淆矩阵
print('Confusion Matrix:\n', cm)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

# 输出准确率
print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

输出：

Confusion Matrix:
 [[3 1]
 [1 3]]
Accuracy: 75.00%

这个例子中，混淆矩阵的左上角表示真正例（True Positives，TP），右下角表示真负例（True Negatives，TN），右上角表示假正例（False Positives，FP），左下角表示假负例（False Negatives，FN）。准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例。