matlab以百分数形式展现混淆矩阵
时间: 2023-11-02 13:57:04 浏览: 144
在MATLAB中,您可以使用`confusionchart`函数来可视化混淆矩阵,并以百分比形式显示结果。以下是一个简单的示例:
```matlab
% 创建一个混淆矩阵
labels = {'Class1', 'Class2', 'Class3'};
actual = categorical({'Class1', 'Class2', 'Class3', 'Class2', 'Class3'});
predicted = categorical({'Class1', 'Class1', 'Class2', 'Class2', 'Class3'});
cm = confusionmat(actual, predicted, 'Order', labels);
% 创建混淆矩阵图表
figure;
confusionchart(cm, labels, 'Normalization', 'row-normalized');
```
在上述代码中,我们首先创建了一个混淆矩阵`cm`,然后使用`confusionchart`函数创建了一个混淆矩阵图表。通过将参数`'Normalization'`设置为`'row-normalized'`,可以将混淆矩阵中的值显示为百分比形式。
注意:在使用`confusionchart`函数之前,确保您的MATLAB版本是R2018b或更高版本,因为该函数在此版本中引入。
相关问题
matlab画10×10混淆矩阵
以下是使用MATLAB绘制10x10混淆矩阵的示例代码:
```matlab
% 生成随机的混淆矩阵
confusionMat = randi([0, 100], 10);
% 将混淆矩阵中的每个值除以总和,以计算每个类别的百分比
confusionMat = confusionMat / sum(confusionMat(:));
% 绘制混淆矩阵
figure;
imagesc(confusionMat);
title('Confusion Matrix');
colormap(flipud(gray));
colorbar;
% 添加类别标签
classNames = {'Class 1','Class 2','Class 3','Class 4','Class 5','Class 6','Class 7','Class 8','Class 9','Class 10'};
tickLabels = cellfun(@(x) sprintf('%s\n',x), classNames, 'UniformOutput', false);
ax = gca;
ax.XTickLabel = tickLabels;
ax.YTickLabel = tickLabels;
ax.TickLength = [0 0];
ax.XTickLabelRotation = 90;
```
在这个例子中,我们首先生成一个随机的10x10混淆矩阵,然后将每个值除以总和以计算每个类别的百分比。接下来,我们使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵。我们使用`colormap`函数来反转灰度图的颜色,使得更高的值显示为黑色,更低的值显示为白色。最后,我们添加类别标签并旋转它们以适应较小的绘图区域。
matlab随机森林分类绘制混淆矩阵
要绘制随机森林分类器的混淆矩阵,可以按照以下步骤操作:
1. 训练随机森林分类器
使用MATLAB中的`TreeBagger`函数可以训练随机森林分类器。例如,假设我们要训练一个有50棵树的分类器,可以按照以下方式设置分类器参数:
```matlab
nTrees = 50;
rng(1); % 设置随机数种子,保证结果可重复
model = TreeBagger(nTrees, Xtrain, Ytrain);
```
其中,`Xtrain`是训练数据的特征矩阵,`Ytrain`是对应的类别标签。
2. 对测试数据进行预测
使用训练好的分类器对测试数据进行预测,并将预测结果与真实标签进行比对,得到分类器的混淆矩阵。
```matlab
Ypred = predict(model, Xtest);
Ypred = str2double(Ypred);
confMat = confusionmat(Ytest, Ypred);
```
其中,`Xtest`是测试数据的特征矩阵,`Ytest`是对应的真实类别标签。`predict`函数返回的是一个字符串数组,需要转换为数字类型。
3. 绘制混淆矩阵
使用MATLAB中的`confusionchart`函数可以绘制混淆矩阵。例如,可以按照以下方式绘制混淆矩阵:
```matlab
classes = unique(Ytest);
classNames = cellstr(num2str(classes));
figure;
confusionchart(confMat, classNames);
```
其中,`classes`是类别标签的取值,`classNames`是对应的类别名称。`cellstr`函数将数字转换为字符串类型。
绘制的混淆矩阵将显示分类器的预测结果与真实结果之间的对应关系,可以帮助我们评估分类器的性能。