matlab 混淆矩阵
时间: 2023-11-07 07:05:07 浏览: 57
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格。在Matlab中,可以使用confusionchart函数来创建混淆矩阵图。如果工作区中已经有了混淆矩阵,可以使用以下语法:
confusionchart(m)
另外,你还可以使用以下代码来绘制混淆矩阵:
sum = sum(confusion_matrix,2);
[m,n] = size(confusion_matrix);
for i =1: m
confusion_matrix(i,:)=confusion_matrix(i,:)/sum(i)
end
draw_cm(confusion_matrix);
xticks([1 2 3 4 5 ]);
yticks([1 2 3 4 5 ]);
以上是绘制混淆矩阵的基本步骤,其中draw_cm函数是自定义的用于绘制混淆矩阵的函数。
相关问题
matlab混淆矩阵
Matlab中可以使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。该函数的语法为:
```matlab
C = confusionmat(groupTrue, groupPred)
```
其中,groupTrue是真实的分类标签向量,groupPred是预测的分类标签向量。函数返回的C是一个混淆矩阵,其中C(i,j)表示真实标签为i,预测标签为j的样本数。
例如,假设有以下真实标签和预测标签:
```matlab
groupTrue = [1 1 2 2 3 3];
groupPred = [1 2 2 2 3 3];
```
可以使用confusionmat函数生成混淆矩阵:
```matlab
C = confusionmat(groupTrue, groupPred)
```
得到的混淆矩阵为:
```matlab
C =
1 0 0
0 2 0
0 0 2
```
其中,C(1,1)表示真实标签为1,预测标签为1的样本数为1;C(2,2)表示真实标签为2,预测标签为2的样本数为2,以此类推。
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。