matlab的confusionchart函数
时间: 2023-11-22 18:51:41 浏览: 160
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。
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。
matlab2018a没有confusionchart函数
是的,确实在Matlab R2018a中没有confusionchart函数。这个函数是在Matlab R2018b中引入的。如果您想在Matlab R2018a中创建混淆矩阵图,可以使用plotconfusion函数来实现。您可以通过以下方式使用它:
1.首先,您需要将您的测试结果和真实标签转换为分类器的输出格式。您可以使用以下代码将其转换为分类器的输出格式:
```matlab
% 假设y_test是测试标签,y_pred是预测标签
y_test_cat = categorical(y_test);
y_pred_cat = categorical(y_pred);
```
2. 接下来,您可以使用confusionmat函数创建混淆矩阵,如下所示:
```matlab
C = confusionmat(y_test_cat, y_pred_cat);
```
3. 最后,您可以使用plotconfusion函数将混淆矩阵可视化。例如:
```matlab
plotconfusion(y_test_cat, y_pred_cat)
```
希望这可以帮助到您。