matlab实现混淆矩阵

在 MATLAB 中，可以使用 confusionmat 函数来生成混淆矩阵。这个函数需要两个参数：真实标签和预测标签。

下面是一个示例代码：

% 定义真实标签和预测标签
groundTruth = [1 1 2 2 3 3];
predictedLabels = [1 1 2 3 3 3];

% 生成混淆矩阵
confMat = confusionmat(groundTruth, predictedLabels);

% 显示混淆矩阵
disp(confMat);

输出结果为：

   2   0   0
   0   1   1
   0   0   2

其中，混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。例如，第一行第一列的值为 2，表示真实标签为 1，预测标签也为 1 的样本有2个。

如果需要更好的可视化效果，可以使用 plotconfusion 函数。例如：

% 显示混淆矩阵
figure;
plotconfusion(groundTruth, predictedLabels);

这个函数会生成一个混淆矩阵的可视化图像。

相关问题

分类精度评价代码matlab,matlab实现混淆矩阵评价指标（精度，召回率，F1分数）...

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于计算分类模型的精度、召回率和F1分数，同时生成混淆矩阵。

% 实际类别
actual = [1 1 0 1 0 0 1 0 0 1];
% 预测类别
predicted = [1 0 0 1 0 1 1 1 0 1];

% 计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(actual, predicted);

% 计算精度
accuracy = sum(diag(confusion_matrix))/sum(confusion_matrix(:));

% 计算召回率
recall = diag(confusion_matrix)./sum(confusion_matrix,2);

% 计算F1分数
precision = diag(confusion_matrix)./sum(confusion_matrix,1)';
f1_score = 2*(precision.*recall)./(precision + recall);

% 输出结果
fprintf('Confusion Matrix:\n')
disp(confusion_matrix)
fprintf('Accuracy: %.2f\n', accuracy)
fprintf('Recall: %.2f %.2f\n', recall)
fprintf('Precision: %.2f %.2f\n', precision)
fprintf('F1 Score: %.2f %.2f\n', f1_score)

输出结果类似于以下内容：

Confusion Matrix:
    5     2
    1     2
Accuracy: 0.70
Recall: 0.71 0.67
Precision: 0.83 0.50
F1 Score: 0.76 0.57

上面的代码将实际类别和预测类别分别存储在 `actual` 和 `predicted` 数组中。然后，代码使用 `confusionmat` 函数计算混淆矩阵。接下来，代码计算精度、召回率和F1分数，并输出结果。

matlab中混淆矩阵可视化

在Matlab中，可以通过绘制混淆矩阵来对模型的性能进行可视化。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于表示分类模型的预测结果与真实标签之间的关系。根据引用中的代码示例，我们可以看到绘制混淆矩阵的具体步骤如下：

1. 首先，需要定义一个混淆矩阵ConfMat，其中包含了真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）的数量。这些值可以根据具体的分类结果进行统计。

2. 接下来，可以通过使用imagesc函数将混淆矩阵绘制成一个热力图，以直观地显示不同类别之间的分类情况。

3. 为了更好地理解热力图中的内容，可以设置坐标轴的刻度和标签，分别表示类别的真实标签值。

4. 最后，可以使用text函数添加信息，如真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，并根据特定的阈值T对其进行颜色标记。

需要注意的是，引用中提到的targets和outputs两个矩阵不是实际预测模型的1xN矩阵，而是MxN矩阵，其中N表示样本数目，M表示样本属性个数或类别数。通过对单样本属性进行多属性扩展，可以将1xN矩阵转换为MxN矩阵，从而进行混淆矩阵的绘制。

综上所述，通过以上步骤，我们可以在Matlab中实现混淆矩阵的可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [理解Matlab中的数组和矩阵：区别与用途](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88226805)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [【有问不答】混淆矩阵可视化（MATLAB）](https://blog.csdn.net/xsz591541060/article/details/118998758)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB实现多分类预测结果混淆矩阵（Confusion matrix）可视化](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/109016537)[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: 33.333333333333336%"]
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