matlab代码实现混淆矩阵

您可以使用MATLAB中的confusionmat函数来实现混淆矩阵。该函数接受两个输入参数，一个是真实标签向量，另一个是预测标签向量。下面是一个示例代码：

% 真实标签向量和预测标签向量
trueLabels = [1 1 0 0 1 0 1];
predictedLabels = [1 0 0 1 1 0 0];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

% 显示混淆矩阵
disp('混淆矩阵：');
disp(C);

运行上述代码后，将输出混淆矩阵C的值：

混淆矩阵：
   2   1
   2   2

在这个例子中，真实标签向量中有3个1和4个0，预测标签向量中有3个1和4个0。混淆矩阵C的第一行第一列的值2表示真实标签为1且被正确预测为1的样本数；第一行第二列的值1表示真实标签为1但被错误预测为0的样本数；第二行第一列的值2表示真实标签为0但被错误预测为1的样本数；第二行第二列的值2表示真实标签为0且被正确预测为0的样本数。

您可以根据实际需要修改真实标签和预测标签的向量，以及添加更多的类别。

相关问题

matlab实现混淆矩阵

在 MATLAB 中，可以使用 confusionmat 函数来生成混淆矩阵。这个函数需要两个参数：真实标签和预测标签。

下面是一个示例代码：

% 定义真实标签和预测标签
groundTruth = [1 1 2 2 3 3];
predictedLabels = [1 1 2 3 3 3];

% 生成混淆矩阵
confMat = confusionmat(groundTruth, predictedLabels);

% 显示混淆矩阵
disp(confMat);

输出结果为：

   2   0   0
   0   1   1
   0   0   2

其中，混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。例如，第一行第一列的值为 2，表示真实标签为 1，预测标签也为 1 的样本有2个。

如果需要更好的可视化效果，可以使用 plotconfusion 函数。例如：

% 显示混淆矩阵
figure;
plotconfusion(groundTruth, predictedLabels);

这个函数会生成一个混淆矩阵的可视化图像。

分类精度评价代码matlab,matlab实现混淆矩阵评价指标（精度，召回率，F1分数）...

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于计算分类模型的精度、召回率和F1分数，同时生成混淆矩阵。

% 实际类别
actual = [1 1 0 1 0 0 1 0 0 1];
% 预测类别
predicted = [1 0 0 1 0 1 1 1 0 1];

% 计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusionmat(actual, predicted);

% 计算精度
accuracy = sum(diag(confusion_matrix))/sum(confusion_matrix(:));

% 计算召回率
recall = diag(confusion_matrix)./sum(confusion_matrix,2);

% 计算F1分数
precision = diag(confusion_matrix)./sum(confusion_matrix,1)';
f1_score = 2*(precision.*recall)./(precision + recall);

% 输出结果
fprintf('Confusion Matrix:\n')
disp(confusion_matrix)
fprintf('Accuracy: %.2f\n', accuracy)
fprintf('Recall: %.2f %.2f\n', recall)
fprintf('Precision: %.2f %.2f\n', precision)
fprintf('F1 Score: %.2f %.2f\n', f1_score)

输出结果类似于以下内容：

Confusion Matrix:
    5     2
    1     2
Accuracy: 0.70
Recall: 0.71 0.67
Precision: 0.83 0.50
F1 Score: 0.76 0.57

上面的代码将实际类别和预测类别分别存储在 `actual` 和 `predicted` 数组中。然后，代码使用 `confusionmat` 函数计算混淆矩阵。接下来，代码计算精度、召回率和F1分数，并输出结果。