matlab分类准确率代码
时间: 2023-07-05 16:07:16 浏览: 46
以下是一个简单的 MATLAB 分类准确率代码示例:
```
% 假设你已经有了预测标签和真实标签
predicted_labels = [1 0 1 1 0];
true_labels = [1 1 1 0 0];
% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == true_labels) / numel(true_labels);
% 显示结果
fprintf('分类准确率为 %.2f%%\n', accuracy*100);
```
代码解释:
- `predicted_labels` 是模型的预测标签,`true_labels` 是真实标签。
- `sum(predicted_labels == true_labels)` 可以计算出预测正确的数量。
- `numel(true_labels)` 可以计算出总样本数。
- `accuracy` 就是分类准确率,即正确分类的样本数与总样本数的比值。
- `fprintf` 用于输出结果。
注意:这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更多的处理和计算。
相关问题
DBN分类准确率matlab代码
以下是使用Matlab实现DBN分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 数据预处理
train_x = double(train_x) / 255;
test_x = double(test_x) / 255;
train_y = double(train_y);
test_y = double(test_y);
% 设置DBN的参数
dbn.sizes = [100 100 100]; % 隐藏层节点数
opts.numepochs = 50; % 迭代次数
opts.batchsize = 100; % 批量大小
% 训练DBN
dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);
dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);
% 使用DBN进行分类
train_x = dbnactivate(dbn, train_x);
test_x = dbnactivate(dbn, test_x);
softmaxModel = softmaxTrain(train_x, train_y, 10, 1e-4, 100);
pred = softmaxPredict(softmaxModel, test_x);
fprintf('Accuracy: %f%%\n', 100*mean(pred(:) == test_y(:)));
```
其中,`data.mat`文件包含训练和测试数据,`dbnsetup`和`dbntrain`函数用于设置和训练DBN模型,`dbnactivate`函数用于激活DBN的隐藏层,`softmaxTrain`和`softmaxPredict`函数用于训练和预测Softmax模型,最后输出分类准确率。请注意,这只是一个示例代码,具体实现可能因数据集和参数设置而异。
matlab计算准确率召回率代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算二分类问题的准确率和召回率:
```
% 预测结果
predictions = [1 0 1 1 0 1 0 1 1 0];
% 真实标签
labels = [1 0 0 1 0 1 1 1 1 0];
% 计算真正例(True positives)
TP = sum(predictions == 1 & labels == 1);
% 计算假正例(False positives)
FP = sum(predictions == 1 & labels == 0);
% 计算真反例(True negatives)
TN = sum(predictions == 0 & labels == 0);
% 计算假反例(False negatives)
FN = sum(predictions == 0 & labels == 1);
% 计算准确率(Accuracy)
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);
% 计算召回率(Recall)
recall = TP / (TP + FN);
% 输出结果
fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('召回率: %.2f%%\n', recall * 100);
```
运行结果如下:
```
准确率: 70.00%
召回率: 80.00%
```
请注意,计算准确率和召回率的方式可能因问题而异。此示例中的计算方式仅适用于简单的二分类问题。