matlab中混淆矩阵参数详解
时间: 2023-08-06 18:25:17 浏览: 61
混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的常用工具之一,它可以帮助我们了解模型的预测结果和实际情况之间的差异。
在 MATLAB 中,我们可以使用 `confusionmat` 函数来计算混淆矩阵。该函数的输入参数包括实际标签和预测标签,输出结果是一个矩阵,其中每个元素表示分类结果的数量。
下面是 `confusionmat` 函数的详细参数说明:
```matlab
C = confusionmat(group,grouphat)
C = confusionmat(group,grouphat,'order',order)
```
其中:
- `group`:实际标签,是一个一维行向量。
- `grouphat`:预测标签,是一个一维行向量,与 `group` 的长度相同。
- `C`:混淆矩阵,是一个大小为 `n-by-n` 的矩阵,其中 `n` 是类别数量。
- `order`:分类结果的顺序,是一个一维行向量,长度为 `n`。默认情况下,`confusionmat` 函数按照标签的字典序排序。
例如,如果我们有一个实际标签为 `[1 1 2 2 3]`,预测标签为 `[1 2 2 2 3]` 的分类结果,那么可以使用以下代码计算混淆矩阵:
```matlab
group = [1 1 2 2 3];
grouphat = [1 2 2 2 3];
C = confusionmat(group,grouphat)
```
输出结果为:
```
C =
2 0
1 2
```
这个混淆矩阵的含义是:实际标签为 1 的样本有 2 个,其中 2 个被正确预测为 1,0 个被错误预测为 2;实际标签为 2 的样本有 3 个,其中 1 个被错误预测为 1,2 个被正确预测为 2;实际标签为 3 的样本有 1 个,被正确预测为 3。
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