已知混淆矩阵如何求查准率、查全率和FPR,请用MATLAB编写代码
时间: 2024-03-12 19:44:46 浏览: 19
假设混淆矩阵为 $M$,其中 $M_{i,j}$ 表示实际为第 $i$ 类,预测为第 $j$ 类的样本数量。
则可以用以下代码计算查准率、查全率和FPR:
```matlab
% 假设混淆矩阵为 M
TP = diag(M); % 获取真正例的数量
FP = sum(M, 1) - TP; % 获取假正例的数量
FN = sum(M, 2) - TP; % 获取假负例的数量
TN = sum(M(:)) - TP - FP - FN; % 获取真负例的数量
Precision = TP ./ (TP + FP); % 计算查准率
Recall = TP ./ (TP + FN); % 计算查全率
FPR = FP ./ (TN + FP); % 计算假正率
```
其中,`diag` 函数用于获取矩阵的对角线元素,`sum` 函数用于对矩阵进行按行或按列求和,`:` 表示遍历矩阵中的所有元素。
相关问题
用matlab编程给定测试集,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR
好的,以下是一个用Matlab编写的计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR的示例代码:
```matlab
% 假设预测结果保存在predicted_labels中,真实标签保存在true_labels中
% predicted_labels和true_labels的大小应该相同
num_classes = max(true_labels); % 类别数
confusion_matrix = zeros(num_classes, num_classes); % 初始化混淆矩阵
for i = 1:length(true_labels)
confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) = confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) + 1;
end
% 计算查准率、查全率和FPR
precision = zeros(num_classes, 1);
recall = zeros(num_classes, 1);
fpr = zeros(num_classes, 1);
for i = 1:num_classes
tp = confusion_matrix(i, i);
fp = sum(confusion_matrix(:, i)) - tp;
fn = sum(confusion_matrix(i, :)) - tp;
tn = sum(confusion_matrix(:)) - tp - fp - fn;
precision(i) = tp / (tp + fp);
recall(i) = tp / (tp + fn);
fpr(i) = fp / (fp + tn);
end
```
这个代码会输出混淆矩阵、查准率、查全率和FPR。你只需要将预测结果和真实标签传递给代码中的`predicted_labels`和`true_labels`变量即可。
用Matlab进行给定测试集,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR,具体要求包含: 1.Load 测试集,计算并给出混淆矩阵 2.编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
好的,以下是一个用Matlab编写的计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR的示例代码:
```matlab
% 1. Load 测试集,计算并给出混淆矩阵
predicted_labels = ...; % 预测结果
true_labels = ...; % 真实标签
num_classes = max(true_labels); % 类别数
confusion_matrix = zeros(num_classes); % 初始化混淆矩阵
for i = 1:length(true_labels)
confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) = confusion_matrix(true_labels(i), predicted_labels(i)) + 1;
end
% 2. 编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
function [precision, recall, fpr] = compute_metrics(confusion_matrix)
num_classes = size(confusion_matrix, 1);
precision = zeros(num_classes, 1);
recall = zeros(num_classes, 1);
fpr = zeros(num_classes, 1);
for i = 1:num_classes
tp = confusion_matrix(i, i);
fp = sum(confusion_matrix(:, i)) - tp;
fn = sum(confusion_matrix(i, :)) - tp;
tn = sum(confusion_matrix(:)) - tp - fp - fn;
precision(i) = tp / (tp + fp);
recall(i) = tp / (tp + fn);
fpr(i) = fp / (fp + tn);
end
end
% 调用函数计算p,r,FPR
[precision, recall, fpr] = compute_metrics(confusion_matrix);
```
这个代码会输出混淆矩阵、查准率、查全率和FPR。你只需要将预测结果和真实标签传递给代码中的`predicted_labels`和`true_labels`变量即可。同时,将以上代码封装成一个function,可以方便地调用计算p、r和FPR。