怎么根据生成的混淆矩阵画图，matlab，标签向量名怎么改

根据生成的混淆矩阵画图可以使用 MATLAB 中的 `confusionchart` 函数。其中，标签向量名可以通过修改 `confusionchart` 函数的输入参数来实现。

例如，假设生成的混淆矩阵为 `confMat`，其中包含标签向量 `labels`，则可以使用以下代码绘制混淆矩阵图：

confChart = confusionchart(confMat, labels);

如果需要修改标签向量名，可以将 `labels` 替换为一个包含新标签向量名的单元格数组，例如：

newLabels = {'标签1', '标签2', '标签3'};
confChart = confusionchart(confMat, newLabels);

这样就可以将原来的标签向量名替换为新的标签向量名了。

相关问题

怎么根据生成的混淆矩阵画图，matlab

可以使用 Matlab 中的 `confusionchart` 函数来绘制混淆矩阵。下面是一个简单的示例代码：

% 定义真实标签和预测标签
trueLabels = [1,2,3,4,5];
predictedLabels = [1,2,3,4,5];

% 计算混淆矩阵
numClasses = length(trueLabels);
confusionMat = zeros(numClasses);
for i = 1:numClasses
    for j = 1:numClasses
        confusionMat(i,j) = sum(trueLabels==i & predictedLabels==j);
    end
end

% 绘制混淆矩阵图
figure
confusionchart(confusionMat, trueLabels, 'Normalization', 'row-normalized')

这个示例代码中，我们首先定义了真实标签和预测标签。然后利用这两个标签计算混淆矩阵。最后使用 `confusionchart` 函数绘制混淆矩阵图。`confusionchart` 函数的第一个参数是混淆矩阵，第二个参数是标签向量，第三个参数是指定混淆矩阵的归一化方式，这里使用了行归一化。

运行上述代码将得到一个混淆矩阵图，其中每个格子表示模型将一个类别预测为另一个类别的次数。格子的颜色越深，表示次数越多。如果模型的预测结果和真实标签完全一致，那么混淆矩阵中的对角线上的格子将会变为深色，而其他格子都是浅色。

混淆矩阵画图python

在 Python 中，可以使用混淆矩阵来评估分类模型的性能。混淆矩阵是一个表格，其中行表示实际标签，列表示预测标签。每个单元格中的数字表示实际标签和预测标签的组合的数量。可以使用 matplotlib 库来画出混淆矩阵的可视化。

以下是一个示例代码，其中使用 scikit-learn 库中的函数获取混淆矩阵并使用 matplotlib 库绘制图表：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 实际标签
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 1])
# 预测标签
y_pred = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1])

# 获取混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵图表
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()

# 添加轴标签
classes = ['0', '1']
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes)
plt.yticks(tick_marks, classes)

# 在每个单元格中添加数字
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in np.ndindex(cm.shape):
    plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
             horizontalalignment="center",
             color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

# 添加标题和轴标签
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.title('Confusion matrix')

plt.show()

这将生成一个混淆矩阵的图表，其中每个单元格中的数字表示实际标签和预测标签的组合的数量。在示例中，实际标签为 0 或 1，预测标签也为 0 或 1。您可以根据自己的数据更改这些标签。