Постройте матрицу беспорядка классификации
plotconfusion(
графики матрица беспорядка для истины маркируют targets
,outputs
)targets
и предсказанные метки outputs
. Задайте метки как категориальные векторы, или в one-of-N (одногорячая) форма.
Совет
plotconfusion
не рекомендуется для категориальных меток. Использование confusionchart
вместо этого.
На матричном графике беспорядка строки соответствуют предсказанному классу (Выходной класс), и столбцы соответствуют истинному классу (Целевой Класс). Диагональные ячейки соответствуют наблюдениям, которые правильно классифицируются. Недиагональные ячейки соответствуют неправильно классифицированным наблюдениям. И количество наблюдений и процент общего количества наблюдений показывают в каждой ячейке.
Столбец на ультраправом из графика показывает проценты всех примеров, предсказанных, чтобы принадлежать каждому классу, которые правильно и неправильно классифицируются. Эти метрики часто называются точностью (или положительное прогнозирующее значение) и ложный уровень открытия, соответственно. Строка в нижней части графика показывает проценты всех примеров, принадлежащих каждому классу, которые правильно и неправильно классифицируются. Эти метрики часто называются отзывом (или истинный положительный уровень) и ложный отрицательный уровень, соответственно. Ячейка в правом нижнем из графика показывает общую точность.
plotconfusion(targets1,outputs1,name1,targets2,outputs2,name2,...,targetsn,outputsn,namen)
графики несколько матриц беспорядка на одном рисунке и добавляют name
аргументы к началу заголовков соответствующих графиков.