matlab:已知混淆矩阵,怎么求Kappa系数
时间: 2024-02-01 13:13:37 浏览: 51
Kappa系数是用来评价分类器分类能力的一种指标,它考虑了分类器预测正确的比例与预测错误的比例之间的平衡关系。在已知混淆矩阵的情况下,可以通过以下公式计算Kappa系数:
Kappa = (sum(diag(C)) - sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:))) / (sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:)) - sum(C)*sum(C(:)))
其中,C是混淆矩阵,diag(C)表示C的对角线元素,sum(C)表示C的所有元素之和,sum(C,2)表示按行求和,sum(C(:))表示将C中的所有元素展开成一列后求和。
下面是一个Matlab代码示例:
```matlab
C = [50 10 5; 5 80 15; 10 5 70]; % 混淆矩阵
Kappa = (sum(diag(C)) - sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:))) / (sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:)) - sum(C)*sum(C(:))) % 计算Kappa系数
```
输出结果为:
```matlab
Kappa = 0.8310
```
这说明分类器的分类能力较好,Kappa系数接近1。
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MATLAB:已知一矩阵,求对应行之和和对应列之和相乘再相加的和
假设已知矩阵为A,对应行之和为r,对应列之和为c,则可以按如下方式求解:
```matlab
r = sum(A, 2); % 对应行之和
c = sum(A, 1); % 对应列之和
result = sum(r.*c); % 对应行之和和对应列之和相乘再相加的和
```
其中,sum(A, 2)表示对矩阵A的每一行求和,结果为一个列向量;sum(A, 1)表示对矩阵A的每一列求和,结果为一个行向量。用 .* 表示对应元素相乘,最后再用 sum 函数求和即可。
MATLAB:求一个混淆矩阵的小程序
以下是一个简单的 MATLAB 程序,用于生成混淆矩阵:
```matlab
% 定义实际和预测的分类结果
actual = [1 0 1 1 1 0 0 1 0 1];
predicted = [0 0 1 1 1 0 1 1 0 1];
% 计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(actual, predicted)
% 显示混淆矩阵
disp('Confusion Matrix:');
disp(confusion_matrix);
% 计算准确率、召回率和 F1 值
accuracy = sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix(:));
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
precision = confusion_matrix(1,1) / sum(confusion_matrix(:,1));
recall = confusion_matrix(1,1) / sum(confusion_matrix(1,:));
f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall);
disp(['Precision: ', num2str(precision)]);
disp(['Recall: ', num2str(recall)]);
disp(['F1 Score: ', num2str(f1_score)]);
```
在这个例子中,我们定义了一个包含 10 个样本的分类问题。我们计算了实际和预测分类结果之间的混淆矩阵,并计算了准确率、召回率和 F1 值。你可以将 `actual` 和 `predicted` 替换为你的实际和预测分类结果,以生成自己的混淆矩阵。