matlab如何设置混淆矩阵的颜色

在Matlab中，可以使用`confusionchart`函数来绘制混淆矩阵，并且可以通过设置参数来更改颜色。具体步骤如下：

1. 创建混淆矩阵对象：

cm = confusionchart(labels, predictions);

其中，`labels`是真实标签，`predictions`是预测标签。

2. 设置颜色：

可以通过`cm.ColorMap`属性来设置颜色。例如，将正确预测的样本设置为蓝色，将错误预测的样本设置为红色：

cm.ColorMap = [0 0 1; 1 0 0];

其中，`[0 0 1]`表示蓝色，`[1 0 0]`表示红色。

3. 更新混淆矩阵：

最后，调用`cm.update`方法即可更新混淆矩阵：

cm.update();

完整代码示例：

labels = [1,1,0,1,0,1,0,0,1,0];
predictions = [1,0,0,1,0,1,1,0,1,0];

cm = confusionchart(labels, predictions);
cm.ColorMap = [0 0 1; 1 0 0];
cm.update();

相关问题

怎么改变matlab混淆矩阵颜色

在 MATLAB 中，可以使用 confusionchart 函数绘制混淆矩阵，然后使用 colormap 函数改变混淆矩阵的颜色。

例如，以下代码演示了如何绘制混淆矩阵并将其颜色设置为热图：

% 生成示例数据
actualLabels = [1;2;3;1;2;3];
predictedLabels = [1;3;3;1;2;1];
labels = [1;2;3];

% 计算混淆矩阵
cm = confusionmat(actualLabels, predictedLabels, 'order', labels);

% 绘制混淆矩阵
figure
confusionchart(cm, labels)

% 将颜色设置为热图
colormap(gca, 'hot')

这将生成一个混淆矩阵图表，并将其颜色设置为热图。你可以使用 colormap 函数设置其他颜色地图。

matlab混淆矩阵颜色蓝白代码

在MATLAB中，混淆矩阵通常用于评估分类模型的性能，其中蓝色和白色常常被用来表示分类结果。当你创建混淆矩阵并使用`heatmap()`函数可视化时，你可以通过设置特定的颜色映射来区分不同的类别。

例如，你可以使用下面的代码片段来创建一个蓝色背景、白色单元格的混淆矩阵：

% 假设你的分类结果是y_pred，实际标签是y_true
confMat = confusionmat(y_true, y_pred);
confMat = normalize(confMat, 'row'); % 归一化

% 创建混淆矩阵图
figure;
heatmap(confMat, 'Colorbar', false, 'XLabel', 'Predicted Class', 'YLabel', 'True Class', 'Colormap', [0 0.4 blue], 'BackgroundColor', 'w'); % 蓝色背景，白色字体

在这个例子中，`Colormap`设置了从0到蓝色的渐变，`BackgroundColor`设为白色，使得对比度更高，易于理解。