confusionchart函数怎么调用

`confusionchart`函数是MATLAB中的一个函数，用于绘制混淆矩阵图。调用该函数的方式如下：

confusionchart(targets,outputs)

其中，`targets`是真实标签，可以是一个向量或矩阵；`outputs`是模型的预测输出，也可以是向量或矩阵。请确保`targets`和`outputs`的维度相同。

此外，`confusionchart`还有一些可选参数可以设置，比如标签名称、颜色等。具体使用方法可以参考MATLAB的文档。

相关问题

confusionchart函数

confusionchart 函数是一种用于可视化混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种常见的分类器性能评估工具，用于表示分类器的真正和假正类别的数量。举个例子，如果有一个二元分类器，我们可以使用混淆矩阵来统计分类器预测为正类（即类别 1）时实际为正类的数量，以及预测为正类时实际为负类（即类别 0）的数量。

使用 confusionchart 函数可以很方便地可视化这些信息，它会生成一个图表，每个分类的预测数量都会用颜色填充的方块表示。例如，对于二元分类器，混淆矩阵通常是一个 2x2 的矩阵，分别表示：

- True Positives (TP): 分类器预测为正类，且实际为正类的数量
- False Positives (FP): 分类器预测为正类，但实际为负类的数量
- False Negatives (FN): 分类器预测为负类，但实际为正类的数量
- True Negatives (TN): 分类器预测为负类，且实际为负类的数量

confusionchart 函数的输入是混淆矩阵的数值，它会将这些数值转换成一个图表，方

confusionchart 函数

confusionchart函数是MATLAB中的函数，用于绘制混淆矩阵图。混淆矩阵是一种分类模型评估工具，用于评估模型的分类性能。混淆矩阵是一个正方形矩阵，其中每个元素表示模型的预测结果和实际结果之间的关系。

confusionchart函数可以接受真实标签和预测标签作为输入，并绘制出真实标签和预测标签之间的关系图。图中的每个格子表示模型在该标签组合下的预测结果。通过混淆矩阵图，我们可以很直观地了解模型的分类性能，例如分类准确度，误分类率等。