可以帮我画一个猫狗二分类结果图

当您使用MATLAB进行猫狗二分类任务时，您可以使用confusionmat函数来计算分类准确率和混淆矩阵等评估指标。混淆矩阵可以帮助您了解模型在不同类别上的分类效果，从而进行模型的优化和改进。

下面是一个示例代码，用于计算混淆矩阵并绘制结果图：

% 准备训练集和测试集
imds = imageDatastore('路径/to/数据集','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

% 定义网络结构并训练模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',10,'MiniBatchSize',32,'ValidationData',imdsTest,'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

% 对测试集进行分类
YPred = classify(net,imdsTest);

% 计算混淆矩阵并绘制结果图
figure
cm = confusionmat(imdsTest.Labels,YPred);
cm = bsxfun(@rdivide,cm,sum(cm,2));
heatmap(cm,{'Cat','Dog'},{'Cat','Dog'},1,'Colormap','red','ColorbarVisible','off','FontSize',12);
xlabel('Predicted Label','FontSize',14);
ylabel('True Label','FontSize',14);
title('Confusion Matrix','FontSize',16);

上述代码中，您需要替换路径/to/数据集为您的数据集路径。训练过程中，我们使用了一个简单的卷积神经网络，包括3个卷积层和2个全连接层。训练完成后，我们对测试集进行分类，并计算混淆矩阵。最后，我们使用heatmap函数绘制混淆矩阵结果图。结果图类似于下面这张图片：


从上图中，我们可以看出模型对猫的分类效果较好，但对狗的分类效果较差。我们可以根据混淆矩阵的结果来进行模型的优化和改进，以提高分类效果。