matble中分类准确率，检测率，误检率怎么计算

在机器学习中，常用的评估指标包括分类准确率、检测率和误检率。

分类准确率（Accuracy）是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比。

检测率（Recall）是指分类器正确预测为正样本的样本数与实际正样本数之比。

误检率（False Positive Rate）是指分类器将负样本错误预测为正样本的样本数与实际负样本数之比。

在Matlab中，可以使用confusionmat函数来计算这些指标。具体步骤如下：

1. 将测试数据输入分类器，得到分类结果。

2. 利用confusionmat函数计算混淆矩阵，其中行代表实际样本类别，列代表分类器预测的类别。

3. 根据混淆矩阵计算分类准确率、检测率和误检率。

例如，假设我们有100个测试样本，其中50个属于正类，50个属于负类。分类器将40个正样本和35个负样本正确分类，同时将10个正样本和15个负样本错误分类。则可以使用以下代码计算分类准确率、检测率和误检率：

% 构造混淆矩阵
y_true = [ones(50,1); zeros(50,1)];
y_pred = [ones(40,1); zeros(15,1)];
C = confusionmat(y_true, y_pred);

% 计算分类准确率、检测率和误检率
accuracy = sum(diag(C)) / sum(C(:));
recall = C(1,1) / sum(C(1,:));
fpr = C(2,1) / sum(C(2,:));

其中，accuracy为0.75，recall为0.8，fpr为0.3。