matlab画sci结果混淆矩阵
时间: 2023-10-24 17:13:34 浏览: 47
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:
```matlab
% 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:
```matlab
% 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随机森林分类结果混淆矩阵
生成混淆矩阵可以使用Matlab自带的confusionmat函数。假设你的分类结果为y_pred,真实标签为y_true,可以按照以下步骤生成混淆矩阵:
```matlab
% 假设你的分类结果为y_pred,真实标签为y_true
C = confusionmat(y_true,y_pred);
```
生成的混淆矩阵C的第i行第j列表示真实标签为i,预测标签为j的样本数。例如,C(1,2)表示真实标签为1,但是预测为2的样本数。你可以根据混淆矩阵计算分类器的准确率、召回率等指标。