matlab如何绘制混淆矩阵

在 MATLAB 中，您可以使用 `confusionmat` 函数绘制混淆矩阵。`confusionmat` 函数接受真实标签和预测标签作为输入，并返回一个混淆矩阵。

下面是一个绘制混淆矩阵的示例代码：

% 真实标签
actual_labels = [1, 1, 0, 1, 0, 2, 2, 0, 2, 1];
% 预测标签
predicted_labels = [1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1];

% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(actual_labels, predicted_labels);

% 显示混淆矩阵
disp("Confusion Matrix:");
disp(C);

运行以上代码，将输出混淆矩阵：

Confusion Matrix:
     2     1     0
     0     2     0
     0     0     3

这个混淆矩阵表示了分类问题中预测结果与真实结果的对比情况。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且预测标签也为1的样本有2个。

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matlab绘制 混淆矩阵

淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵，它可以展示出分类器在测试集上的分类结果。在Matlab中，可以使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

以下是绘制混淆矩阵的步骤和示例代码：

1. 准备数据：将测试集的真实标签和预测标签存储在两个向量中。

2. 创建混淆矩阵：使用confusionmat函数创建混淆矩阵。

3. 绘制混淆矩阵：使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

示例代码如下：

% 准备数据
trueLabels = [1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5];
predictedLabels = [1 2 3 4 5 2 2 3 4 1 1 2 3 4 5];

% 创建混淆矩阵
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

% 绘制混淆矩阵
confusionchart(confMat);

matlab newff混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵形式。它展示了模型在分类任务中预测结果与实际标签的匹配情况。在Matlab中，可以使用混淆矩阵函数 `confusionchart` 来绘制混淆矩阵。例如，对于分类结果 `T_train` 和对应的预测结果 `T_sim1`，可以使用以下代码绘制训练数据的混淆矩阵：

cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';

同样地，对于测试数据的分类结果 `T_test` 和对应的预测结果 `T_sim2`，可以使用以下代码绘制测试数据的混淆矩阵：

cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';

通过这些代码，你可以得到训练数据和测试数据的混淆矩阵，并且可以通过混淆矩阵来计算准确率、召回率、精确率、F1分数等分类指标。