混淆矩阵法matlab
时间: 2023-10-15 11:07:49 浏览: 33
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具。在MATLAB中,可以使用confusionmat函数来计算混淆矩阵。confusionmat函数的语法如下:
C = confusionmat(group,grouphat)
其中,group是真实类别标签的向量,grouphat是分类器预测的类别标签的向量。函数返回的混淆矩阵C是一个矩阵,其中第i行第j列表示真实类别为i,预测类别为j的样本数。
例如,假设我们有100个样本,其中50个样本属于类别1,50个样本属于类别2,我们使用一个分类器进行分类预测,预测结果存储在grouphat向量中。现在我们想计算混淆矩阵,代码如下:
group = [ones(50,1);2*ones(50,1)]; % 真实类别标签向量
grouphat = randi(2,100,1); % 分类器预测的类别标签向量
C = confusionmat(group,grouphat) % 计算混淆矩阵
运行结果如下:
C =
23 27
20 30
其中,第一行表示真实类别为1的样本中,有23个被预测为类别1,有27个被预测为类别2;第二行表示真实类别为2的样本中,有20个被预测为类别1,有30个被预测为类别2。
相关问题
混淆矩阵代码matlab
在Matlab中,通过使用混淆矩阵可以评估分类模型的性能。下面是一个示例代码,用于计算混淆矩阵:
```matlab
% 假设你的真实标签和预测标签存储在一个名为a的Excel文件的第一列和第二列中
a = xlsread('confusion_test.xls');
% 提取真实标签和预测标签
act = a(:, 2);
pred = a(:, 1);
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(act, pred);
% 显示混淆矩阵
disp(C);
```
在这个示例代码中,我们假设真实标签存储在Excel文件的第二列,预测标签存储在Excel文件的第一列。你可以根据你的数据文件的结构进行相应的修改。
请注意,这个示例代码只计算了混淆矩阵,如果你还需要计算其他性能指标(如准确率、召回率、特异性等),你需要根据混淆矩阵的定义进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵-MATLAB代码详解](https://blog.csdn.net/bajiong1328/article/details/101673124)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Matlab】在matlab绘制渐变混淆矩阵](https://blog.csdn.net/Gyangxixi/article/details/129374679)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
混淆矩阵matlab
混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具。在Matlab中,可以使用一些代码来生成和绘制混淆矩阵。引用的代码片段演示了如何计算并归一化混淆矩阵;引用中的函数`draw_cm`可以用于绘制彩色的混淆矩阵图。你可以使用这些代码来创建和可视化混淆矩阵。
以下是一个示例代码,展示了如何使用Matlab生成和绘制混淆矩阵:
```matlab
% 假设你已经有了分类结果和真实标签
predictions = [2 1 1 3 2 2 1 3 3 2]; % 分类结果
labels = [2 1 1 3 2 3 1 2 3 2]; % 真实标签
% 计算混淆矩阵
num_classes = max(labels);
confusion_matrix = zeros(num_classes); % 初始化混淆矩阵
for i = 1:num_classes
for j = 1:num_classes
confusion_matrix(i,j) = sum(predictions(labels==i) == j);
end
end
% 归一化混淆矩阵
sum_per_class = sum(confusion_matrix, 2);
for i = 1:num_classes
confusion_matrix(i,:) = confusion_matrix(i,:) / sum_per_class(i);
end
% 绘制混淆矩阵图
draw_cm(confusion_matrix);
xticks(1:num_classes);
yticks(1:num_classes);
```
这个示例代码展示了如何使用Matlab计算混淆矩阵,并使用`draw_cm`函数绘制彩色的混淆矩阵图。你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。希望对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab生成混淆矩阵(很方便)](https://blog.csdn.net/kardbomb/article/details/123155609)[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: 50%"]
- *3* [MATLAB实现混淆矩阵](https://blog.csdn.net/qigeyonghuming_1/article/details/97934871)[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: 50%"]
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