用Matlab进行给定测试集,在测试集上对学到的模型进行验证,计算混淆矩阵、查准率、查全率和FPR,具体要求: 1.Load 测试集,计算并给出混淆矩阵 2.编写一个function, 输入为混淆矩阵,输出为p,r,FPR
时间: 2024-02-18 12:04:10 浏览: 25
好的,我会根据你的要求进行回答。以下是我的回答:
1. 首先,我们需要加载测试集并对其进行分类预测,得到预测结果和真实标签。假设我们得到的预测结果为predict_labels,真实标签为true_labels,我们可以通过以下代码计算混淆矩阵:
```matlab
confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predict_labels);
```
2. 接下来,我们可以编写一个 MATLAB function 来计算查准率、查全率和 FPR。以下是一个示例 function:
```matlab
function [precision, recall, fpr] = calculate_metrics(confusion_matrix)
% 计算混淆矩阵的行列数
[rows, cols] = size(confusion_matrix);
% 计算 TP、FP、FN 和 TN
TP = diag(confusion_matrix);
FP = sum(confusion_matrix, 1) - TP;
FN = sum(confusion_matrix, 2) - TP;
TN = sum(confusion_matrix(:)) - TP - FP - FN;
% 计算查准率、查全率和 FPR
precision = TP ./ (TP + FP);
recall = TP ./ (TP + FN);
fpr = FP ./ (FP + TN);
end
```
我们可以将混淆矩阵作为输入参数传递给该 function,然后得到查准率、查全率和 FPR。
希望这些能够帮助你解决问题!