怎么改变matlab混淆矩阵颜色
时间: 2023-07-13 11:25:35 浏览: 713
在 MATLAB 中,可以使用 confusionchart 函数绘制混淆矩阵,然后使用 colormap 函数改变混淆矩阵的颜色。
例如,以下代码演示了如何绘制混淆矩阵并将其颜色设置为热图:
```matlab
% 生成示例数据
actualLabels = [1;2;3;1;2;3];
predictedLabels = [1;3;3;1;2;1];
labels = [1;2;3];
% 计算混淆矩阵
cm = confusionmat(actualLabels, predictedLabels, 'order', labels);
% 绘制混淆矩阵
figure
confusionchart(cm, labels)
% 将颜色设置为热图
colormap(gca, 'hot')
```
这将生成一个混淆矩阵图表,并将其颜色设置为热图。你可以使用 colormap 函数设置其他颜色地图。
相关问题
matlab混淆矩阵热力图
Matlab混淆矩阵热力图是一种用于可视化分类模型性能的工具。混淆矩阵是一个二维表格,用于展示分类模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的对应关系。热力图则通过颜色的变化来表示不同类别之间的预测结果的数量或比例。
在Matlab中,你可以使用confusionchart函数来创建混淆矩阵热力图。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建一个混淆矩阵
labels = {'Cat', 'Dog', 'Bird'};
trueLabels = {'Cat', 'Dog', 'Bird', 'Bird', 'Dog', 'Cat'};
predictedLabels = {'Cat', 'Dog', 'Bird', 'Bird', 'Cat', 'Dog'};
% 绘制混淆矩阵热力图
confusionMatrix = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);
confusionChart = confusionchart(confusionMatrix, labels);
```
运行以上代码,你将得到一个包含了混淆矩阵热力图的图形窗口。该热力图将根据混淆矩阵中每个元素的值来显示不同颜色,从而反映出分类模型在各个类别上的预测结果。
matlab 混淆矩阵 美化
要美化Matlab混淆矩阵图,你可以进行以下操作:
1. 使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵图像,设置颜色限制`clims`,使得数值小于0的部分显示为白色,大于2的部分显示为黑色,中间部分均匀分布。
2. 使用`colormap`函数选择一个合适的颜色映射,比如`flipud(bone)`,这样可以使颜色反向。
3. 使用`colorbar`函数添加一个颜色条,以便更好地理解图像中不同颜色所代表的数值范围。
4. 使用`set`函数设置坐标轴的刻度和标签,包括x轴和y轴的刻度范围,在坐标轴上显示“Predicted Class”和“True Class”字样,并设置字体大小。
5. 使用`set`函数设置坐标轴的线宽和字体大小,以及整个图窗的大小。
6. 最后,使用`set(gcf,'Position',[100 100 1000 800]);`固定图窗的大小。
请注意,上述代码中的注释是为了帮助你理解每一步的操作,如果你不需要注释,可以将其删除。
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