matlab用confusionmat计算SE, SP, F1 score

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#matlab #监督学习

本文详细解释了Matlab中confusionmat函数的使用方法，包括如何通过混淆矩阵计算精度、召回率、F1分数等关键指标，适用于多分类及二分类问题。

matlab里有个confusionmat函数
接口是这样的

M = confusionmat(true_label,predict_label)

M计算出来是下面这样
比如第一个class airplane吧，923意思是true class是airplane, 而我们预测的label也是airplane的个数
而第一行第二列的4就表示true class是airplane, 而我们预测的label是automobile的个数是4
在这里插入图片描述
那么就相当于对角线上蓝色背景的都是预测对的

如果是2分类的情况，true class是0,1，假设1是positive
那么TP的个数就是M(2,2)
SE 即TPR= TP / (TP+FN) , 同时也是recall (TPR: true positive rate)
SP 即TNR= TN / (TN+FP) (TNR: true negative rate)

F1 score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
precision = TP / (TP + FP), 即PPV(positive predictive value)

function [score<
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