matlab 混淆矩阵 字体大小·1

您可以使用以下代码更改混淆矩阵的字体大小：

% 生成混淆矩阵
confMat = confusionmat(actualLabels, predictedLabels);

% 绘制混淆矩阵
figure;
heatmap(confMat, {'Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'}, ...
        {'Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'});
title('Confusion Matrix');
colorbar;

% 更改字体大小
set(gca, 'FontSize', 12); % 更改坐标轴字体大小
set(findobj(gca,'type','text'),'FontSize',12); % 更改文本字体大小

您可以根据需要调整 `FontSize` 的值。

相关问题

matlab 混淆矩阵 美化

要美化Matlab混淆矩阵图，你可以进行以下操作：

1. 使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵图像，设置颜色限制`clims`，使得数值小于0的部分显示为白色，大于2的部分显示为黑色，中间部分均匀分布。
2. 使用`colormap`函数选择一个合适的颜色映射，比如`flipud(bone)`，这样可以使颜色反向。
3. 使用`colorbar`函数添加一个颜色条，以便更好地理解图像中不同颜色所代表的数值范围。
4. 使用`set`函数设置坐标轴的刻度和标签，包括x轴和y轴的刻度范围，在坐标轴上显示“Predicted Class”和“True Class”字样，并设置字体大小。
5. 使用`set`函数设置坐标轴的线宽和字体大小，以及整个图窗的大小。
6. 最后，使用`set(gcf,'Position',[100 100 1000 800]);`固定图窗的大小。

请注意，上述代码中的注释是为了帮助你理解每一步的操作，如果你不需要注释，可以将其删除。

matlab画混淆矩阵热力图

Matlab中绘制混淆矩阵热力图通常用于评估分类模型的性能，特别是二元或多类别分类情况。混淆矩阵是一种可视化工具，它展示了真实类别（行标签）与预测类别（列标签）之间的对应关系。

以下是创建混淆矩阵热力图的基本步骤：

1. 首先，你需要有一个混淆矩阵数据。如果你已经得到了模型的预测结果和实际标签，可以使用`confusionmat`函数生成混淆矩阵。

actual = [真实类别向量];
predicted = [预测类别向量];
cm = confusionmat(actual, predicted);

2. 使用`heatmap`函数将混淆矩阵转换为热力图。确保已安装了`heatmap`包，如果没有，可以使用`install.packages('gplots')`在R中安装，然后通过MATLAB的命令窗口导入：

   import gplots.*

3. 绘制热力图：

   heatmap(cm, 'XData', {'真实类别'}, 'YData', {'预测类别'}, 'ColorbarVisible', 'on');
   title('Confusion Matrix Heatmap');
   xlabel('Predicted Class');
   ylabel('True Class');

4. 可以调整颜色、字体大小等样式以美化图形。