matlab混淆矩阵可视化

Matlab可以使用混淆矩阵来可视化分类模型的性能。首先，为了构建混淆矩阵，你需要将目标值和模型的输出转换为MxN矩阵。其中N表示样本数目，M表示样本属性个数或类别数。对于每个样本，你可以在对应的属性行向量中标注为1，其他位置标注为0。这样，原先的1xN矩阵就转换为了MxN矩阵。接下来，你可以使用Matlab的绘图函数来可视化混淆矩阵，例如使用heatmap函数绘制热图来展示不同类别的分类情况。

相关问题

matlab混淆矩阵可视化图代码

以下是一个基本的 MATLAB 混淆矩阵可视化示例：

% 创建混淆矩阵
cm = [98 2 0; 10 85 5; 3 10 87];

% 计算每个类别的总数
total = sum(cm, 2);

% 计算每个类别的正确预测数
correct = diag(cm);

% 计算每个类别的错误预测数
incorrect = total - correct;

% 计算每个类别的召回率
recall = correct ./ total;

% 创建绘图对象
figure;

% 绘制热力图
heatmap(cm);

% 添加标签和标题
xlabel('预测标签');
ylabel('真实标签');
title('混淆矩阵');

% 添加文本标签
textStrings = num2str(cm(:),'%d');
textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
[x,y] = meshgrid(1:3);
hStrings = text(x(:),y(:),textStrings(:),...
                'HorizontalAlignment','center');
midValue = mean(get(gca,'CLim'));
textColors = repmat(cm(:) > midValue,1,3);
set(hStrings,{'Color'},num2cell(textColors,2));

这段代码将创建一个简单的混淆矩阵并将其可视化为一个热力图。它还将添加文本标签以显示每个单元格中的值。你可以根据需要更改矩阵的大小和内容，以及标签和标题的样式。

matlab中混淆矩阵可视化

在Matlab中，可以通过绘制混淆矩阵来对模型的性能进行可视化。混淆矩阵是一个二维矩阵，用于表示分类模型的预测结果与真实标签之间的关系。根据引用中的代码示例，我们可以看到绘制混淆矩阵的具体步骤如下：

1. 首先，需要定义一个混淆矩阵ConfMat，其中包含了真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）的数量。这些值可以根据具体的分类结果进行统计。

2. 接下来，可以通过使用imagesc函数将混淆矩阵绘制成一个热力图，以直观地显示不同类别之间的分类情况。

3. 为了更好地理解热力图中的内容，可以设置坐标轴的刻度和标签，分别表示类别的真实标签值。

4. 最后，可以使用text函数添加信息，如真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，并根据特定的阈值T对其进行颜色标记。

需要注意的是，引用中提到的targets和outputs两个矩阵不是实际预测模型的1xN矩阵，而是MxN矩阵，其中N表示样本数目，M表示样本属性个数或类别数。通过对单样本属性进行多属性扩展，可以将1xN矩阵转换为MxN矩阵，从而进行混淆矩阵的绘制。

综上所述，通过以上步骤，我们可以在Matlab中实现混淆矩阵的可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [理解Matlab中的数组和矩阵：区别与用途](https://download.csdn.net/download/weixin_41784475/88226805)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [【有问不答】混淆矩阵可视化（MATLAB）](https://blog.csdn.net/xsz591541060/article/details/118998758)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB实现多分类预测结果混淆矩阵（Confusion matrix）可视化](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/109016537)[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: 33.333333333333336%"]
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