如何使用Matlab R2024a绘制深度学习模型的混淆矩阵和准确率曲线图？请提供详细步骤和示例代码。

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参考资源链接：[Matlab R2024a深度学习绘图工具：结果分析与展示](https://wenku.csdn.net/doc/5vg7uga81z?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中绘制混淆矩阵和准确率曲线图的步骤如下：

1. 准备数据：首先，您需要准备模型的预测结果和真实标签。通常，您会从模型训练的测试集中获得这些数据。

2. 混淆矩阵：

        % 假设y_true是真实标签向量，y_pred是预测标签向量
        cm = confusionmat(y_true, y_pred);
        % 绘制混淆矩阵
        ConfusionMatrixChart = confusionchart(cm);
        title('混淆矩阵');
        set(gca, 'XTickLabel', categories(y_true), 'YTickLabel', categories(y_true));

上述代码将生成一个带有类别标签的混淆矩阵图。

3. 准确率曲线图：

        % 假设y_scores是模型输出的概率或分数，y_true是对应的真实标签
        [trainAccuracy, valAccuracy] = fitcnetwork(...); % 假定您使用fitcnetwork训练了模型
        plot(1:length(trainAccuracy), trainAccuracy, 'b');
        hold on;
        plot(1:length(valAccuracy), valAccuracy, 'r');
        legend('训练准确率', '验证准确率');
        xlabel('迭代次数');
        ylabel('准确率');
        title('准确率曲线图');

上述代码绘制了训练和验证集的准确率随迭代次数变化的曲线图。

4. 局部放大：为了更细致地分析特定迭代区间内的准确率波动，您可以使用Matlab的图形工具进行局部放大。

5. 结果优化：根据绘制的混淆矩阵和准确率曲线图，您可以对模型进行进一步的调整和优化，以提升模型性能。

在完成以上步骤后，您将能够清晰地展示模型在不同类别上的分类效果以及训练过程中的性能表现。如果您希望更深入地理解如何利用Matlab进行深度学习结果的可视化展示，那么《Matlab R2024a深度学习绘图工具：结果分析与展示》将是您不可多得的参考资料。它不仅提供了丰富的示例和详细的操作指导，还有助于您进一步提升数据分析和可视化的能力。

参考资源链接：[Matlab R2024a深度学习绘图工具：结果分析与展示](https://wenku.csdn.net/doc/5vg7uga81z?spm=1055.2569.3001.10343)