混淆矩阵二级指标代码 MATLAB
时间: 2023-06-20 16:06:26 浏览: 348
以下是 MATLAB 中计算混淆矩阵二级指标的代码:
```matlab
% 预测结果
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0];
% 实际结果
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0];
% 计算混淆矩阵
cm = confusionmat(y_true, y_pred);
% 计算准确率
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));
% 计算精确率
precision = cm(1,1) / sum(cm(:,1));
% 计算召回率
recall = cm(1,1) / sum(cm(1,:));
% 计算 F1 值
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall);
```
其中,`y_pred` 和 `y_true` 分别是预测结果和实际结果的向量,`confusionmat` 函数用于计算混淆矩阵,`sum` 函数计算矩阵的和,`diag` 函数返回矩阵的对角线元素,`:` 运算符用于展开矩阵成一维向量,`cm(1,1)` 表示混淆矩阵中真阳性的数量,`sum(cm(:,1))` 表示实际阳性的数量,`sum(cm(1,:))` 表示预测阳性的数量。
相关问题
多分类混淆矩阵二级指标matlab代码
以下是使用MATLAB计算多分类混淆矩阵和二级指标的示例代码:
```matlab
% 假设真实标签为y_true,预测标签为y_pred
y_true = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
y_pred = [1 2 3 1 3 3 2 2 3];
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(y_true, y_pred);
% 计算准确率
accuracy = sum(diag(C)) / sum(C(:));
% 计算精确率
precision = diag(C) ./ sum(C, 2)';
% 计算召回率
recall = diag(C) ./ sum(C, 1);
% 计算F1分数
F1 = 2 * (precision .* recall) ./ (precision + recall);
```
其中,`confusionmat`函数用于计算混淆矩阵,`sum`函数用于计算混淆矩阵的总和,`diag`函数用于提取混淆矩阵的对角线元素,`./`表示逐元素相除。以上代码中,`accuracy`表示准确率,`precision`表示精确率,`recall`表示召回率,`F1`表示F1分数。需要注意的是,以上代码只适用于多分类问题,如果是二分类问题,可以使用`confusionmat`函数计算混淆矩阵,然后根据混淆矩阵计算二级指标。
混淆矩阵代码matlab
在Matlab中,通过使用混淆矩阵可以评估分类模型的性能。下面是一个示例代码,用于计算混淆矩阵:
```matlab
% 假设你的真实标签和预测标签存储在一个名为a的Excel文件的第一列和第二列中
a = xlsread('confusion_test.xls');
% 提取真实标签和预测标签
act = a(:, 2);
pred = a(:, 1);
% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(act, pred);
% 显示混淆矩阵
disp(C);
```
在这个示例代码中,我们假设真实标签存储在Excel文件的第二列,预测标签存储在Excel文件的第一列。你可以根据你的数据文件的结构进行相应的修改。
请注意,这个示例代码只计算了混淆矩阵,如果你还需要计算其他性能指标(如准确率、召回率、特异性等),你需要根据混淆矩阵的定义进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [混淆矩阵-MATLAB代码详解](https://blog.csdn.net/bajiong1328/article/details/101673124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Matlab】在matlab绘制渐变混淆矩阵](https://blog.csdn.net/Gyangxixi/article/details/129374679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]