三分类混淆矩阵matlab怎么表达
时间: 2023-07-21 20:42:58 浏览: 45
在 MATLAB 中,可以使用 confusionmat 函数生成混淆矩阵。对于三分类问题,混淆矩阵是一个 3x3 的矩阵,其中行表示真实标签,列表示预测标签。例如,如果真实标签是 1,预测标签是 2,则混淆矩阵中第一行第二列的元素加 1。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成随机的真实标签和预测标签
true_labels = randi([1,3],100,1);
predicted_labels = randi([1,3],100,1);
% 生成混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
% 输出混淆矩阵
disp('Confusion matrix:');
disp(confusion_matrix);
```
运行结果类似于:
```
Confusion matrix:
16 9 10
9 10 12
7 15 12
```
其中,第一行表示真实标签为 1 的样本有 16 个,预测为 1 的有 16 个,预测为 2 的有 9 个,预测为 3 的有 10 个。依此类推,第二行和第三行分别表示真实标签为 2 和 3 的样本情况。
相关问题
matlab绘制三分类混淆矩阵
你可以使用 Matlab 的 confusionmat 函数绘制三分类混淆矩阵。这个函数接受两个向量,一个是真实标签,一个是预测标签。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 假设你已经有了真实标签和预测标签
true_labels = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
predicted_labels = [1 2 3 1 1 2 2 2 3];
% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
confusionchart(C);
```
这将绘制一个三分类混淆矩阵的可视化图表。你也可以使用 confusionmat 函数的输出作为数据来进行其他类型的可视化。
随机森林二分类混淆矩阵matlab函数
在 MATLAB 中,你可以使用 `confusionmat` 函数来计算随机森林二分类的混淆矩阵。下面是一个示例:
```matlab
% 预测结果
predicted_labels = [0, 0, 1, 0, 1, 1];
% 真实标签
true_labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0];
% 计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
% 显示混淆矩阵
disp('Confusion Matrix:');
disp(confusion_matrix);
```
在这个示例中,我们假设预测结果为 `predicted_labels`,真实标签为 `true_labels`。通过调用 `confusionmat` 函数并传入真实标签和预测结果,我们可以直接得到混淆矩阵 `confusion_matrix`。最后,我们使用 `disp` 函数显示混淆矩阵的结果。
`confusionmat` 函数返回的混淆矩阵是一个二维数组,其中行表示预测的类别,列表示真实的类别。对于二分类问题,混淆矩阵的大小为 2x2,其中第一行第一列表示真负样本数,第一行第二列表示假正样本数,第二行第一列表示假负样本数,第二行第二列表示真正样本数。
希望这个示例对你有所帮助!如果你有其他问题,请随时提问。
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