MATLAB如何编程求出测试集在mobilenetv2上的准确率、精确率、和召回率

MATLAB中可以使用预训练的MobileNetV2模型来对测试集进行分类，并计算准确率、精确率和召回率。下面是一个示例代码：

% 加载测试集数据
imdsTest = imageDatastore('test_images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 加载预训练的MobileNetV2模型
net = mobilenetv2;

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

% 计算准确率、精确率和召回率
confMat = confusionmat(imdsTest.Labels, predLabels);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:)); % 准确率
precision = diag(confMat)./sum(confMat,2); % 精确率
recall = diag(confMat)./sum(confMat,1)'; % 召回率

其中，`imdsTest`是测试集的图像数据存储对象，`'test_images'`是测试集图像文件夹的路径，`'foldernames'`表示标签信息从文件夹名中提取。`net`是预训练的MobileNetV2模型。`classify`函数将测试集图像输入模型中进行分类，得到预测标签。`confusionmat`函数计算混淆矩阵，然后可以根据混淆矩阵计算准确率、精确率和召回率。