2×2混淆矩阵代码matlab

2x2混淆矩阵是用来评估分类模型性能的重要工具，可以展示分类器在预测结果上的准确度和误差情况。在MATLAB中，我们可以使用以下代码来生成2x2混淆矩阵：

首先，我们需要准备真实标签和预测标签的数据列向量，假设它们分别为true_labels和predicted_labels。

然后，我们可以使用以下代码来生成混淆矩阵：

cm = confusionmat(true_labels, predicted_labels);

这行代码将生成一个2x2的混淆矩阵cm，其中行表示真实标签的类别，列表示预测标签的类别。混淆矩阵的四个元素分别代表了真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）的数量。

最后，我们可以使用以下代码来可视化混淆矩阵：

heatmap(cm, {'Predicted Class 1', 'Predicted Class 2'}, {'True Class 1', 'True Class 2'});

这段代码将生成一个热力图，其中横轴和纵轴分别表示预测标签和真实标签的类别，图中的颜色深浅代表了每个类别的预测准确度。

通过以上这些代码，我们就可以很方便地在MATLAB中生成和可视化2x2混淆矩阵，从而对分类模型的性能进行评估和分析。

相关问题

matlab混淆矩阵代码

在 MATLAB 中，可以使用 `confusionmat` 函数来计算混淆矩阵。以下是一个示例代码：

% 实际类别
actual = [1; 1; 2; 2; 3; 3; 3];
% 预测类别
predicted = [1; 1; 1; 2; 2; 3; 3];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(actual, predicted);

% 显示混淆矩阵
disp(C);

运行上述代码将输出以下混淆矩阵：

     2     0     0
     1     1     0
     0     1     2

这个混淆矩阵表示有 2 个样本被正确预测为类别 1，1 个样本被错误预测为类别 2，1 个样本被正确预测为类别 2，2 个样本被正确预测为类别 3，等等。你可以根据自己的实际数据和预测结果修改 `actual` 和 `predicted` 数组来计算你自己的混淆矩阵。

matlab 混淆矩阵代码

在 MATLAB 中，可以使用 `confusionmat` 函数来计算混淆矩阵。该函数的输入是真实标签和预测标签，输出是一个混淆矩阵。

以下是一个示例代码：

% 真实标签
trueLabels = [1, 2, 2, 3, 1, 3, 3];

% 预测标签
predictedLabels = [1, 2, 1, 3, 1, 2, 2];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);
disp(C);

运行代码后，将会输出混淆矩阵 C，其对角线上的元素表示分类正确的样本数，非对角线上的元素表示分类错误的样本数。例如，C(1,1) 表示真实标签为1且预测标签为1的样本数，C(2,3) 表示真实标签为2但预测标签为3的样本数。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时问我。