matlab混淆矩阵怎么看
时间: 2023-10-07 22:12:11 浏览: 109
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用方法。在MATLAB中,可以使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。混淆矩阵显示了模型预测结果和实际标签之间的对应关系。通常,混淆矩阵是一个N×N的矩阵,其中N是类别的数量。每个单元格中的值表示模型将一个类别预测为另一个类别的次数。通过观察混淆矩阵,可以对模型在每个类别上的预测准确性有一个直观的了解。
如果你想要显示具体的结果,可以将生成的混淆矩阵传递给mat2cell函数,以将矩阵的每个单元格转换为字符串形式,并使用disp函数显示结果。这样,你可以看到每个单元格中的具体数值。
相关问题
matlab 混淆矩阵
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格。在Matlab中,可以使用confusionchart函数来创建混淆矩阵图。如果工作区中已经有了混淆矩阵,可以使用以下语法:
confusionchart(m)
另外,你还可以使用以下代码来绘制混淆矩阵:
sum = sum(confusion_matrix,2);
[m,n] = size(confusion_matrix);
for i =1: m
confusion_matrix(i,:)=confusion_matrix(i,:)/sum(i)
end
draw_cm(confusion_matrix);
xticks([1 2 3 4 5 ]);
yticks([1 2 3 4 5 ]);
以上是绘制混淆矩阵的基本步骤,其中draw_cm函数是自定义的用于绘制混淆矩阵的函数。
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:
```matlab
% 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。
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