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。

相关问题

matlab newff

您好！关于您提到的"matlab newff"，它是MATLAB神经网络工具箱中的一个函数。它用于创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。您可以使用newff函数来定义网络的结构和参数，然后对其进行训练和预测。

以下是newff函数的基本语法：
net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,AI)

其中，P是输入数据集，T是目标数据集，S是每个隐藏层中神经元的数量，TF是传递函数（默认为tansig），BTF是偏置传递函数（默认为trainlm），BLF是权重传递函数（默认为learngdm），PF是性能函数（默认为mse），AI是自动增加神经元的参数（默认为' '）。

您还可以使用train函数对创建的网络进行训练，并使用sim函数对新的输入进行预测。例如：
net = train(net,P,T)
Y = sim(net,X)

希望这能回答您关于"matlab newff"的问题！如果有更多疑问，请随时提问。

Matlab newff

Matlab的`newff`函数是用于创建一个新的前馈神经网络的函数。这个函数需要指定输入、输出和隐藏层的数量，以及每个隐藏层的节点数和激活函数类型等参数。`newff`函数还可以设置网络的训练算法、训练停止条件和训练参数等。

例如，下面的代码创建了一个具有2个输入、1个输出和1个隐藏层的前馈神经网络，并使用trainlm算法进行训练。

net = newff(input, output, hidden_nodes, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

其中，`input`和`output`分别是输入和输出的数据集，`hidden_nodes`是一个向量，指定每个隐藏层的节点数，`{'tansig', 'purelin'}`是每个隐藏层的激活函数类型，`trainlm`是训练算法。

创建完网络后，可以使用`train`函数对其进行训练，例如：

net = train(net, input, output);

此外，`newff`函数还有其他的参数和选项，可以根据具体需求进行设置。