matlab混淆矩阵热力图

Matlab混淆矩阵热力图是一种用于可视化分类模型性能的工具。混淆矩阵是一个二维表格，用于展示分类模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。热力图则通过颜色的变化来表示不同类别之间的预测结果的数量或比例。

在Matlab中，你可以使用confusionchart函数来创建混淆矩阵热力图。以下是一个简单的示例代码：

% 创建一个混淆矩阵
labels = {'Cat', 'Dog', 'Bird'};
trueLabels = {'Cat', 'Dog', 'Bird', 'Bird', 'Dog', 'Cat'};
predictedLabels = {'Cat', 'Dog', 'Bird', 'Bird', 'Cat', 'Dog'};

% 绘制混淆矩阵热力图
confusionMatrix = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);
confusionChart = confusionchart(confusionMatrix, labels);

运行以上代码，你将得到一个包含了混淆矩阵热力图的图形窗口。该热力图将根据混淆矩阵中每个元素的值来显示不同颜色，从而反映出分类模型在各个类别上的预测结果。

相关问题

matlab画混淆矩阵热力图

Matlab中绘制混淆矩阵热力图通常用于评估分类模型的性能，特别是二元或多类别分类情况。混淆矩阵是一种可视化工具，它展示了真实类别（行标签）与预测类别（列标签）之间的对应关系。

以下是创建混淆矩阵热力图的基本步骤：

1. 首先，你需要有一个混淆矩阵数据。如果你已经得到了模型的预测结果和实际标签，可以使用`confusionmat`函数生成混淆矩阵。

actual = [真实类别向量];
predicted = [预测类别向量];
cm = confusionmat(actual, predicted);

2. 使用`heatmap`函数将混淆矩阵转换为热力图。确保已安装了`heatmap`包，如果没有，可以使用`install.packages('gplots')`在R中安装，然后通过MATLAB的命令窗口导入：

   import gplots.*

3. 绘制热力图：

   heatmap(cm, 'XData', {'真实类别'}, 'YData', {'预测类别'}, 'ColorbarVisible', 'on');
   title('Confusion Matrix Heatmap');
   xlabel('Predicted Class');
   ylabel('True Class');

4. 可以调整颜色、字体大小等样式以美化图形。

matlab混淆矩阵可视化图代码

以下是一个基本的 MATLAB 混淆矩阵可视化示例：

% 创建混淆矩阵
cm = [98 2 0; 10 85 5; 3 10 87];

% 计算每个类别的总数
total = sum(cm, 2);

% 计算每个类别的正确预测数
correct = diag(cm);

% 计算每个类别的错误预测数
incorrect = total - correct;

% 计算每个类别的召回率
recall = correct ./ total;

% 创建绘图对象
figure;

% 绘制热力图
heatmap(cm);

% 添加标签和标题
xlabel('预测标签');
ylabel('真实标签');
title('混淆矩阵');

% 添加文本标签
textStrings = num2str(cm(:),'%d');
textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
[x,y] = meshgrid(1:3);
hStrings = text(x(:),y(:),textStrings(:),...
                'HorizontalAlignment','center');
midValue = mean(get(gca,'CLim'));
textColors = repmat(cm(:) > midValue,1,3);
set(hStrings,{'Color'},num2cell(textColors,2));

这段代码将创建一个简单的混淆矩阵并将其可视化为一个热力图。它还将添加文本标签以显示每个单元格中的值。你可以根据需要更改矩阵的大小和内容，以及标签和标题的样式。