matlab画sci结果混淆矩阵

您可以使用Matlab中的confusionmat函数来绘制混淆矩阵。该函数需要两个参数：真实标签和预测标签。以下是一个示例：

% 真实标签
y_true = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0];

% 预测标签
y_pred = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(y_true, y_pred);

% 绘制混淆矩阵
figure;
confusionchart(y_true, y_pred);

运行此代码将生成一个混淆矩阵图表，显示真实标签与预测标签之间的差异。

相关问题

matlab绘制三分类混淆矩阵

你可以使用 Matlab 的 confusionmat 函数绘制三分类混淆矩阵。这个函数接受两个向量，一个是真实标签，一个是预测标签。以下是一个简单的示例代码：

% 假设你已经有了真实标签和预测标签
true_labels = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
predicted_labels = [1 2 3 1 1 2 2 2 3];

% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
confusionchart(C);

这将绘制一个三分类混淆矩阵的可视化图表。你也可以使用 confusionmat 函数的输出作为数据来进行其他类型的可视化。

matlab绘制混淆矩阵

### 如何在 MATLAB 中绘制混淆矩阵

#### 使用 `plotconfusion` 函数绘制基本混淆矩阵

为了创建一个基础版本的混淆矩阵，可以使用内置函数 `plotconfusion`。此方法适用于已经拥有目标类标签 (`targets`) 和模型预测结果 (`outputs`) 的情况。

% 假设 targets 是实际类别向量, outputs 是预测类别向量.
% 这里仅提供了一个简单的例子.

targets = [0 1 0 1; 1 0 1 0]; % 已知的真实分类标签
outputs = [0 0 0 1; 1 1 1 0]; % 预测得到的结果
figure;
plotconfusion(targets(:), outputs(:)); % 调用 plotconfusion 函数并传入参数

上述代码片段展示了如何调用 `plotconfusion` 来生成一张标准形式的混淆矩阵图表[^5]。

#### 利用 `imagesc` 实现自定义样式混淆矩阵

对于更复杂的可视化需求，比如想要调整颜色映射或增加额外的文字说明，则可以通过组合多个绘图命令实现：

C = confusionmat([1 2 3], [1 2 2]); % 创建一个小规模测试用混淆矩阵 C
figure;
imagesc(C);                         % 显示图像化表示的数据表
axis square                        ; % 设置坐标轴比例相同
colormap jet                       ; % 应用色彩方案
colorbar                           ; % 添加彩色条辅助解读数值大小
title('Confusion Matrix Example')   ;
xlabel('Predicted Class');
ylabel('Actual Class');
set(gca,'XTick',1:size(C,2),'YTick',1:size(C,1));

这段脚本不仅能够展示混淆矩阵本身，还通过设置不同的属性让最终呈现出来的图形更为直观和美观[^4].