matlab混淆矩阵怎么看

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。

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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

Matlab中可以使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。该函数的语法为：

C = confusionmat(groupTrue, groupPred)

其中，groupTrue是真实的分类标签向量，groupPred是预测的分类标签向量。函数返回的C是一个混淆矩阵，其中C(i,j)表示真实标签为i，预测标签为j的样本数。

例如，假设有以下真实标签和预测标签：

groupTrue = [1 1 2 2 3 3];
groupPred = [1 2 2 2 3 3];

可以使用confusionmat函数生成混淆矩阵：

C = confusionmat(groupTrue, groupPred)

得到的混淆矩阵为：

C = 
     1     0     0
     0     2     0
     0     0     2

其中，C(1,1)表示真实标签为1，预测标签为1的样本数为1；C(2,2)表示真实标签为2，预测标签为2的样本数为2，以此类推。