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
2021-12-29 13:50:04
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matlab
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