计算这个混淆矩阵混淆矩阵： [[2 0 0] [1 0 0] [0 1 1]]的G值

要计算混淆矩阵的 G 值，需要先计算混淆矩阵的各项指标，包括真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）等。

根据混淆矩阵的定义，我们可以得到：

- TP = 2
- FP = 1
- TN = 1
- FN = 0

接下来，我们可以使用以下公式计算 G 值：

G = 2 * (TP / (TP + FN)) * (TN / (TN + FP)) / ((TP / (TP + FN)) + (TN / (TN + FP)))

将上述数据带入公式中，可以得到：

G = 2 * (2 / (2 + 0)) * (1 / (1 + 1)) / ((2 / (2 + 0)) + (1 / (1 + 1))) ≈ 0.82

因此，该混淆矩阵的 G 值约为 0.82。

相关问题

计算三分类混淆矩阵混淆矩阵： [[2 0 0] [1 0 0] [0 1 1]]的G值

首先，我们需要计算出混淆矩阵的各项指标，如下所示：

- TP(True Positive)：真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数。对应于混淆矩阵中的第一个元素，即2。
- TN(True Negative)：真负例，即实际为负例且被预测为负例的样本数。在三分类问题中，我们可以将其他两类看作一个整体，只计算与该整体无关的样本数。对应于混淆矩阵中的最后一个元素，即1。
- FP(False Positive)：假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数。对应于混淆矩阵中的第二个元素，即0。
- FN(False Negative)：假负例，即实际为正例但被预测为负例的样本数。对应于混淆矩阵中的第三个元素，即1。

根据上述定义，我们可以得到：

- TP = 2
- TN = 1
- FP = 0
- FN = 1

接下来，我们需要计算G值。G值是一种用于评估分类模型性能的指标，它结合了准确率和召回率，同时对二分类和多分类问题都适用。其计算公式为：

G = sqrt(Sensitivity * Specificity)

其中，Sensitivity表示灵敏度，也就是真正例率，计算公式为：

Sensitivity = TP / (TP + FN)

Specificity表示特异度，也就是真负例率，计算公式为：

Specificity = TN / (TN + FP)

将上述公式代入我们的混淆矩阵中，可以得到：

Sensitivity = 2 / (2 + 1) = 0.67
Specificity = 1 / (1 + 0) = 1.0
G = sqrt(0.67 * 1.0) = 0.819

因此，该三分类混淆矩阵的G值为0.819。

clc,clear Eb_N0_log=0:0.5:10; %设置信噪比 Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10); R_coded=4/7; %R BER_coded=zeros(1,21); %store BER in different Eb/N0 G=[1 1 0 1 0 0 0; 0 1 1 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1]; %信号编码矩阵 H=[1 0 0 1 0 1 1; 0 1 0 1 1 1 0; 0 0 1 0 1 1 1]; %校验比特矩阵

这段代码是用于模拟一个基于卷积编码的通信系统。其中：

- clc, clear：清除命令窗口和工作区中的变量，以避免混淆。
- Eb_N0_log=0:0.5:10;：设置不同的信噪比（Eb/N0）值，从0到10，步长为0.5。
- Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10);：将dB单位的信噪比转换为线性单位，并存储在Eb_N0变量中。
- R_coded=4/7;：这是指卷积编码方案的编码率，即每个输入比特产生7个输出比特，因此编码率为4/7。
- BER_coded=zeros(1,21);：初始化一个用于存储不同Eb/N0值下的误码率（BER）的数组，包含21个元素。
- G、H：编码矩阵和校验矩阵，用于将输入比特转换为输出比特，并检测和纠正错误。
- 其他部分的代码可能包括生成随机比特序列、编码比特序列、添加高斯噪声、译码比特序列、计算误码率等步骤。