混淆矩阵代码matlab

在Matlab中，通过使用混淆矩阵可以评估分类模型的性能。下面是一个示例代码，用于计算混淆矩阵:

% 假设你的真实标签和预测标签存储在一个名为a的Excel文件的第一列和第二列中
a = xlsread('confusion_test.xls');

% 提取真实标签和预测标签
act = a(:, 2);
pred = a(:, 1);

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(act, pred);

% 显示混淆矩阵
disp(C);

在这个示例代码中，我们假设真实标签存储在Excel文件的第二列，预测标签存储在Excel文件的第一列。你可以根据你的数据文件的结构进行相应的修改。

请注意，这个示例代码只计算了混淆矩阵，如果你还需要计算其他性能指标（如准确率、召回率、特异性等），你需要根据混淆矩阵的定义进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵-MATLAB代码详解](https://blog.csdn.net/bajiong1328/article/details/101673124)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Matlab】在matlab绘制渐变混淆矩阵](https://blog.csdn.net/Gyangxixi/article/details/129374679)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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