【亲测免费】 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

1. 将compute_confusion_matrix.m文件添加到您的Matlab工作路径中。
2. 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。