matlab中的混淆矩阵怎么绘制颜色
时间: 2024-05-21 19:05:28 浏览: 19
在 MATLAB 中,您可以使用 `confusionchart` 函数来绘制混淆矩阵并使用颜色来表示不同的值。以下是一个简单的示例:
```matlab
% 创建混淆矩阵
actual = [1 0 1 0 1]';
predicted = [1 0 0 0 1]';
cm = confusionmat(actual, predicted)
% 绘制混淆矩阵
labels = {'Class 0', 'Class 1'};
confusionchart(cm, labels, 'Normalization', 'total-normalized', 'RowSummary','row-normalized', 'ColumnSummary','column-normalized', 'FontSize', 12, 'Title', 'Confusion Matrix')
% 设置颜色
colormap(gca, [1 1 1; 0.8 0.8 0.8; 0.5 0.5 0.5; 1 0 0])
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个混淆矩阵。然后,我们使用 `confusionchart` 函数绘制混淆矩阵,并设置各种选项,如标签、归一化类型、字体大小和标题等。最后,我们使用 `colormap` 函数将不同的值映射到不同的颜色。在这个例子中,我们将正确分类的样本设为白色([1,1,1]),将假阴性分类的样本设为灰色([0.8,0.8,0.8]),将假阳性分类的样本设为深灰色([0.5,0.5,0.5]),将真阳性分类的样本设为红色([1,0,0])。
相关问题
matlab中混淆矩阵可视化
在Matlab中,可以通过绘制混淆矩阵来对模型的性能进行可视化。混淆矩阵是一个二维矩阵,用于表示分类模型的预测结果与真实标签之间的关系。根据引用中的代码示例,我们可以看到绘制混淆矩阵的具体步骤如下:
1. 首先,需要定义一个混淆矩阵ConfMat,其中包含了真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, TN)、假阳性(False Positive, FP)和假阴性(False Negative, FN)的数量。这些值可以根据具体的分类结果进行统计。
2. 接下来,可以通过使用imagesc函数将混淆矩阵绘制成一个热力图,以直观地显示不同类别之间的分类情况。
3. 为了更好地理解热力图中的内容,可以设置坐标轴的刻度和标签,分别表示类别的真实标签值。
4. 最后,可以使用text函数添加信息,如真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量,并根据特定的阈值T对其进行颜色标记。
需要注意的是,引用中提到的targets和outputs两个矩阵不是实际预测模型的1xN矩阵,而是MxN矩阵,其中N表示样本数目,M表示样本属性个数或类别数。通过对单样本属性进行多属性扩展,可以将1xN矩阵转换为MxN矩阵,从而进行混淆矩阵的绘制。
综上所述,通过以上步骤,我们可以在Matlab中实现混淆矩阵的可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [理解Matlab中的数组和矩阵:区别与用途](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88226805)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [【有问不答】混淆矩阵可视化(MATLAB)](https://blog.csdn.net/xsz591541060/article/details/118998758)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB实现多分类预测结果混淆矩阵(Confusion matrix)可视化](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/109016537)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
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:
```matlab
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:
```matlab
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:
```matlab
cm.update();
```
完整代码示例:
```matlab
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();
```
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