matlab中的confusionmat函数的参数
时间: 2024-04-23 10:28:25 浏览: 10
confusionmat函数是用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。它的参数包括:
1. 实际类别:表示实际的类别标签,可以是一个向量或矩阵。
2. 预测类别:表示模型预测的类别标签,同样可以是一个向量或矩阵。
3. 'order'参数(可选):指定混淆矩阵的类别顺序。默认情况下,混淆矩阵的行和列按照类别标签的唯一值排序。
下面是confusionmat函数的用法示例:
```matlab
% 创建实际类别和预测类别向量
actualLabels = [1 2 1 2 1 2];
predictedLabels = [1 1 1 2 2 2];
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(actualLabels, predictedLabels)
```
这个示例中,实际类别向量actualLabels包含了3个类别(1和2),预测类别向量predictedLabels也包含了3个类别(1和2)。函数将返回一个2x2的混淆矩阵C,其中行表示实际类别,列表示预测类别。
注意:在使用confusionmat函数之前,确保已经安装了Statistics and Machine Learning Toolbox。
相关问题
matlab中的confusionmat函数
confusionmat函数是Matlab中用于计算混淆矩阵的函数。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种方法,它可以显示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的差异。
confusionmat函数的语法如下:
```matlab
C = confusionmat(group, grouphat)
```
其中,`group` 是真实标签的向量,`grouphat` 是模型预测的标签的向量。函数将返回一个混淆矩阵 `C`,其中 `C(i, j)` 表示真实标签为第 `i` 类,预测标签为第 `j` 类的样本数量。
除了上述基本用法外,confusionmat函数还可以接受额外的参数,例如指定标签类别的名称等。你可以参考Matlab的帮助文档或使用`doc confusionmat`命令来查看更多详细信息和示例。
matlab中confusionmat() 函数中的参数
`confusionmat()` 函数是MATLAB中用于生成混淆矩阵的函数。它接受两个参数:真实标签向量和预测标签向量。具体来说,它的语法如下:
```
C = confusionmat(labels_true,labels_pred)
```
其中 `labels_true` 是一个大小为 `n` 的向量,表示真实标签; `labels_pred` 是一个大小为 `n` 的向量,表示预测标签。 `n` 是样本数量。 `C` 是一个大小为 `k x k` 的矩阵,其中 `k` 是标签的数量。矩阵 `C` 中的第 `i` 行第 `j` 列的元素表示真实标签为第 `i` 类、预测标签为第 `j` 类的样本数量。因此,对角线上的元素表示分类正确的样本数量,其余元素表示分类错误的样本数量。