k折交叉验证matlab混淆矩阵

在引用中的代码中，我们可以看到"k折交叉验证"的实现。其中，变量"k"表示交叉验证的折数，即将数据集分成k个不重叠的子集。在每一轮交叉验证中，其中一个子集被作为测试集，其余k-1个子集被作为训练集。

在每一轮的交叉验证中，我们可以使用测试集的真实标签和模型的预测结果来构建混淆矩阵。混淆矩阵是一种表征分类模型性能的矩阵，它将实际类别和预测类别进行比较。通常，混淆矩阵是一个k×k的矩阵，其中k表示类别的数量。矩阵的每个元素表示实际类别为行索引对应的类别，预测类别为列索引对应的类别的样本数量。

在MATLAB中，你可以使用confusionmat函数来计算混淆矩阵。该函数的输入参数包括测试集的真实标签和模型的预测结果。输出是一个k×k的矩阵，表示混淆矩阵。

所以，如果你想获得k折交叉验证的混淆矩阵，你可以在每一轮交叉验证中，使用测试集的真实标签和模型的预测结果调用confusionmat函数，并将每一轮得到的混淆矩阵进行累加或平均。

注意：以上的回答基于提供的引用内容，可能还有其他的方法或技术来获取k折交叉验证的混淆矩阵，但由于没有提供其他引用内容，我无法给出更多的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [k-折交叉验证(k-fold CrossValidation)](https://blog.csdn.net/xiao_xia_/article/details/6906641)[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: 50%"]
- *2* [MATLAB系统环境与设置，MATLAB的数据操作及语法，MATLAB的矩阵操作，MATLAB矩阵处理基础，MATLAB程序控制](https://download.csdn.net/download/sohoqq/88276045)[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: 50%"]
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