matlab 混淆矩阵

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：

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：

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：

C = confusionmat(groupTrue, groupPred)

得到的混淆矩阵为：

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。