confusionchart函数
时间: 2024-03-26 21:37:27 浏览: 14
`confusionchart` 函数是MATLAB中的一个函数,用于绘制混淆矩阵图。混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常用方法,它将实际类别和预测类别进行比较,展示分类模型的正确率和误判率等指标。 `confusionchart` 函数可以根据混淆矩阵的数据自动生成图表,方便用户对分类模型的性能进行可视化分析和比较。
相关问题
confusionchart 函数
confusionchart函数是MATLAB中的函数,用于绘制混淆矩阵图。混淆矩阵是一种分类模型评估工具,用于评估模型的分类性能。混淆矩阵是一个正方形矩阵,其中每个元素表示模型的预测结果和实际结果之间的关系。
confusionchart函数可以接受真实标签和预测标签作为输入,并绘制出真实标签和预测标签之间的关系图。图中的每个格子表示模型在该标签组合下的预测结果。通过混淆矩阵图,我们可以很直观地了解模型的分类性能,例如分类准确度,误分类率等。
matlab的confusionchart函数
Matlab中的confusionchart函数是一个用于绘制混淆矩阵的函数,用于评估分类模型的性能。
函数格式为:
```
confusionchart(targets,outputs)
```
其中,targets是真实标签,outputs是模型预测的标签。函数会将真实标签和预测标签之间的混淆情况展示在一个矩阵图中,可以直观地看出模型的分类性能。
该函数支持自定义矩阵的行名和列名,以及颜色映射等参数的设定。此外,还可以通过设置类别权重、归一化等方式对混淆矩阵进行调整。
下面是一个简单的示例:
```matlab
% 生成随机的真实标签和预测标签
targets = categorical(randi([1 4],100,1));
outputs = categorical(randi([1 4],100,1));
% 绘制混淆矩阵
confusionchart(targets,outputs)
```
该示例中,我们生成了100个随机的真实标签和预测标签,并通过confusionchart函数将它们绘制成混淆矩阵。
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