六分类的召回率、精确率和准确率matlab代码

在MATLAB中计算六分类的召回率、精确率和准确率，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，你需要有一个真实标签和预测标签的向量。假设真实标签为`true_labels`，预测标签为`predicted_labels`。

2. 计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个6x6的矩阵，用于统计真实标签和预测标签之间的匹配情况。你可以使用MATLAB的`confusionmat`函数来计算混淆矩阵。

confusion_matrix = confusionmat(true_labels, predicted_labels);

3. 计算准确率。准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例。你可以通过将混淆矩阵对角线上的元素求和并除以总样本数来计算准确率。

accuracy = sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix(:));

4. 计算召回率。召回率是指预测为某一类别的样本中实际属于该类别的比例。你可以通过将混淆矩阵每一行的对应元素求和并除以该类别的总样本数来计算召回率。

recall = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 2);

5. 计算精确率。精确率是指预测为某一类别的样本中实际属于该类别的比例。你可以通过将混淆矩阵每一列的对应元素求和并除以该类别的总样本数来计算精确率。

precision = diag(confusion_matrix) ./ sum(confusion_matrix, 1)';

注意：以上代码假设真实标签和预测标签都是从1到6的整数，表示六个类别。如果你的标签不是这种形式，需要进行相应的调整。