confusionchart 函数Matlab 怎么使用
时间: 2024-05-10 20:19:43 浏览: 8
`confusionchart` 函数可以用于创建混淆矩阵的可视化图表,以便更直观地比较分类器的性能。下面是使用 `confusionchart` 函数的基本步骤:
1. 准备真实标签和预测标签的数据。可以将它们存储在两个列向量或矩阵中,也可以将它们存储在一个包含真实标签和预测标签的表格或数据集中。
2. 使用 `confusionchart` 函数创建混淆矩阵图表。例如,要创建一个基本的混淆矩阵图表,可以使用以下代码:
```matlab
% 创建一个 2x2 的混淆矩阵
cm = [50 10; 5 35];
% 创建混淆矩阵图表
confusionchart(cm);
```
这将创建一个 2x2 的混淆矩阵图表,其中行表示真实标签,列表示预测标签,每个单元格中的数字表示分类器将真实标签分类为相应预测标签的样本数量。图表中的颜色和文本大小可以自定义。
3. 对混淆矩阵图表进行进一步的自定义。可以使用 `confusionchart` 函数的各种可选参数来调整图表的外观和行为。例如,可以添加行和列标签、更改颜色映射、启用数据标签等等。有关详细信息,请参阅 `confusionchart` 函数的文档。
除了使用 `confusionchart` 函数,还可以使用其他一些函数和工具来创建和分析混淆矩阵,例如 `confusionmat` 函数、`plotconfusion` 函数、`Classification Learner App` 等等。
相关问题
matlab confusionchart函数m文件
confusionchart函数是MATLAB中的一个绘图函数,用于绘制混淆矩阵。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种重要工具,它可以显示模型预测结果与实际标签之间的差异。
confusionchart函数的语法格式为:
```matlab
confusionchart(targets,outputs)
```
其中,targets是大小为n×1的向量,表示n个样本的真实标签;outputs是大小为n×1的向量,表示n个样本的预测标签。
confusionchart函数的输出是一个可视化的混淆矩阵图,其中每个单元格表示模型预测为某一类别的样本在真实标签中的分布情况。
confusionchart函数的m文件可以在MATLAB官方文档中找到,也可以在MATLAB的安装目录下的toolbox/matlab/graph2d/中找到。
matlab的confusionchart函数
Matlab中的confusionchart函数是一个用于绘制混淆矩阵的函数,用于评估分类模型的性能。
函数格式为:
```
confusionchart(targets,outputs)
```
其中,targets是真实标签,outputs是模型预测的标签。函数会将真实标签和预测标签之间的混淆情况展示在一个矩阵图中,可以直观地看出模型的分类性能。
该函数支持自定义矩阵的行名和列名,以及颜色映射等参数的设定。此外,还可以通过设置类别权重、归一化等方式对混淆矩阵进行调整。
下面是一个简单的示例:
```matlab
% 生成随机的真实标签和预测标签
targets = categorical(randi([1 4],100,1));
outputs = categorical(randi([1 4],100,1));
% 绘制混淆矩阵
confusionchart(targets,outputs)
```
该示例中,我们生成了100个随机的真实标签和预测标签,并通过confusionchart函数将它们绘制成混淆矩阵。