Matlab多分类问题中混淆矩阵的绘制与分析
简介
本资源文件提供了一个用于计算和可视化多分类问题中混淆矩阵（Confusion Matrix）的Matlab代码。通过该代码，您可以轻松计算并显示混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、ROC曲线、准确率（Accuracy）、F1值（F-Measure）等分类指标。
功能特点
- 混淆矩阵计算：通过分类标签计算混淆矩阵，并进行可视化。
- 分类指标计算：支持计算精确率、召回率、ROC曲线、准确率、F1值等分类指标。
- 简洁易用：只需一行代码即可完成混淆矩阵的计算和显示。
使用方法
- 将
compute_confusion_matrix.m文件添加到您的Matlab工作路径中。 - 调用函数
compute_confusion_matrix，传入预测标签和真实标签即可计算并显示混淆矩阵。
[confusion_matrix] = compute_confusion_matrix(predict_label, num_in_classname_class);
示例
假设您有一个多分类问题的预测结果和真实标签，您可以使用以下代码计算并显示混淆矩阵：
predict_label = [1, 2, 3, 2, 1, 3]; % 预测标签
true_label = [1, 2, 3, 2, 1, 2]; % 真实标签
num_classes = 3; % 类别数量
[confusion_matrix] = compute_confusion_matrix(predict_label, true_label, num_classes);
注意事项
- 确保输入的预测标签和真实标签格式正确。
- 函数会自动计算并显示混淆矩阵及相关分类指标。
贡献
欢迎对该代码进行改进和优化，如果您有任何建议或问题，请随时联系我们。
许可证
本代码遵循MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发。