具有整体 PCC 和组统计数据的混淆矩阵 3D：显示 3D 混淆矩阵，并返回完整的整体统计数据和每组 N 组的统计数据。-matlab开发

函数[confusion_matrix整体_pcc group_stats groups_list] =混淆Matrix3d（predicted_groups，actual_groups） ％ 描述： % 基于混淆矩阵的模型性能汇总工具。 % 适用于任意数量的组的字符和数字数据。 % % 将混淆矩阵显示为观察结果的 3D 条形图， 按实际和预测组细分的百分比。 % % 假设 union(predicted 和 actual_groups) 包含所有群组的％可能性。 % % 返回总体 PCC 和每组的以下统计数据： % 真阳性、假阳性、真阴性、假阴性、 % 灵敏度、特异性、PCC。 % % ％ 输出： % 1) 每组观察数的 3D 条形图预测为% 每组（帮助您可视化模型在% 预测几组中的每一组）。 X 和 Y 刻度标签是您的预测组和实际组的 % 名称（字符或数字）按升序排列% 字母数字顺