3D混淆矩阵工具：MATLAB开发的全面性能分析

资源摘要信息:"具有整体 PCC 和组统计数据的混淆矩阵 3D是一个在Matlab环境下开发的函数，用于基于混淆矩阵提供模型性能的汇总信息。该函数特别适用于处理字符或数字数据，并可以处理任意数量的组。混淆矩阵3D的创新之处在于它能够以3D条形图的形式展现观察结果，并通过实际组和预测组的细分，以百分比的形式展示数据。这种可视化方法有助于用户直观理解模型在预测不同组时的表现。 该函数的输入参数为predicted_groups和actual_groups，分别表示预测的组别和实际的组别。函数运行后，输出包括整体的PCC（Pearson Correlation Coefficient，皮尔逊相关系数）值和每组统计数据。每组统计包括真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）、假阴性（FN）等指标。此外，还计算并返回了每组的灵敏度（又称真阳性率，TPR）、特异性（又称真阴性率，TNR）和PCC。 输出的具体内容包括： 1. 3D条形图，这个图可以帮助用户可视化模型预测的各个组别数据量。X轴和Y轴的刻度标签分别代表预测组和实际组的名称，这些名称可以是字符也可以是数字，且会按升序排列显示。 2. 每组观察数的统计数据，这些数据包括但不限于： - 真阳性（TP）：实际为正且预测也为正的样本数量。 - 假阳性（FP）：实际为负而预测为正的样本数量。 - 真阴性（TN）：实际为负且预测也为负的样本数量。 - 假阴性（FN）：实际为正而预测为负的样本数量。 - 灵敏度（TPR）：模型正确预测为正的样本占实际为正样本总数的比例。 - 特异性（TNR）：模型正确预测为负的样本占实际为负样本总数的比例。 - PCC：反映实际组别和预测组别相关性的统计量。 在Matlab环境中，使用此函数可以有效地评估分类模型的性能，特别是对于多类别分类问题，该函数提供了一个强大的工具来进行详细的性能分析。通过将结果可视化为3D条形图，并提供详尽的统计数据，研究者和开发者可以更容易地识别模型的强项和弱项，进而针对性地改进模型。 值得注意的是，此函数要求传入的预测组和实际组必须包括所有可能的组别，以保证分析的完整性和准确性。开发者在使用此函数时，需要确保输入数据满足这一前提条件。此外，函数的输出结果是基于混淆矩阵计算得出的，这要求用户对混淆矩阵及其相关统计量有一定的了解，以便正确解读输出结果。 最后，由于该资源是以压缩包（confusionMatrix3d.zip）的形式提供的，用户需要在Matlab中进行解压和安装，以便正常使用。在安装和运行过程中，用户可能需要具备一定的Matlab使用经验，并熟悉Matlab中的数据处理和图形绘制功能。"