matlab中cnn模型训练构建混合矩阵并计算准确率，精确度，召回率，误报率和f1分数

对于混淆矩阵的计算，可以使用Matlab自带的confusionmat函数。假设你有一个分类器的输出y_pred和一个真实标签y_true，可以使用以下代码计算混淆矩阵：

C = confusionmat(y_true,y_pred);

然后，可以使用以下代码计算准确率，精确度，召回率，误报率和f1分数：

accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
precision = C(2,2)/(C(2,2)+C(1,2));
recall = C(2,2)/(C(2,2)+C(2,1));
false_alarm = C(1,2)/(C(1,2)+C(1,1));
f1_score = 2*(precision*recall)/(precision+recall);

其中，C(1,1)表示真负例的数量，C(2,2)表示真正例的数量，C(1,2)表示假正例的数量，C(2,1)表示假负例的数量。

需要注意的是，以上代码假设你的分类器有两个类别，其中正例为第2个类别，负例为第1个类别。如果你的分类器有多个类别，你需要根据实际情况调整代码。