多分类召回率matlab

在多分类问题中，召回率（recall）是评估分类模型性能的指标之一。在Matlab中，可以使用混淆矩阵（confusion matrix）来计算多分类的召回率。

假设我们有N个类别，混淆矩阵的大小为N×N。对于第i个类别，召回率可以通过以下公式计算：

Recall_i = TP_i / (TP_i + FN_i)

其中，TP_i表示被正确分类为第i类的样本数量，FN_i表示被错误分类为其他类别而应该属于第i类的样本数量。

在Matlab中，可以使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。假设真实类别为real_label，预测类别为predict_label，可以通过以下代码计算混淆矩阵：

[A,~ = confusionmat(real_label,predict_label);

然后，可以使用混淆矩阵中的值来计算每个类别的召回率。假设我们要计算第i个类别的召回率，可以使用以下公式：

Recall_i = A(i,i) / sum(A(i,:))

其中，A(i,i)表示混淆矩阵中第i行第i列的元素，sum(A(i,:))表示混淆矩阵中第i行所有元素的和。

综上所述，可以通过以上方法在Matlab中计算多分类的召回率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB实现混淆矩阵评价指标（精度，召回率，F1分数）](https://blog.csdn.net/TIME_LEAF/article/details/83443908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [给定混淆矩阵可以找到二类或多类指标，例如精度、召回率、F1 分数附matlab代码.zip](https://download.csdn.net/download/qq_59747472/87691023)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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