matlab中的混淆矩阵怎么绘制颜色

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：

% 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画混淆矩阵

Matlab可以使用以下步骤来画混淆矩阵：

1.首先，创建一个函数来绘制混淆矩阵。函数的输入参数为混淆矩阵（mat）、坐标轴上要显示的标签向量（tick）和类别数量（num_class）。

2.在函数中使用imagesc函数绘制彩色图像，使用colormap函数设置颜色映射，并使用colorbar函数添加颜色条。

3.使用meshgrid函数创建网格，设置x和y坐标。

4.使用text函数在每个格子中添加矩阵元素的文本，并使用set函数设置文本的颜色。

5.使用set函数设置坐标轴的标签和刻度，并使用rotateXLabels函数旋转x轴的标签。

下面是完整的Matlab代码示例：

function draw_cm(mat, tick, num_class)
    imagesc(1:num_class, 1:num_class, mat);
    colormap(flipud(gray));
    textStrings = num2str(mat(:), '%0.2f');
    textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
    [x, y] = meshgrid(1:num_class);
    hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center');
    midValue = mean(get(gca, 'CLim'));
    textColors = repmat(mat(:) > midValue, 1, 3);
    set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));
    set(gca, 'xticklabel', tick, 'XAxisLocation', 'top');
    set(gca, 'XTick', 1:num_class, 'YTick', 1:num_class);
    set(gca, 'yticklabel', tick);
    rotateXLabels(gca, 315);
end

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