混淆矩阵

论文中咱们会经常看见一类图，比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一些数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。

我最近也在做多分类问题，要画这样的图，但是发现确实很少有代码，自己画的确实不好看，还牵扯到值的显示和x轴标签的旋转问题，所以一直自己也没空仔细研究，就去stackoverflow问了一下，马上就得到了答案，stackoverflow是个好站点啊，关于计算机领域等的问答系统。很多牛人在上面。

下面我整理了一下代码，用的答案是gnovice的，分享出来，加入函数的输入就是一个矩阵了。

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functiondraw_cm(mat,tick)

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%  作者： 丕子  shamoxia.com

%  参数：mat-矩阵；tick-要在坐标轴上显示的label向量，例如{'label_1','label_2'...}

%

%%

imagesc(mat);           %# 绘彩色图

colormap(flipud(gray)); %# 转成灰度图，因此高value是渐黑色的，低value是渐白的

num_class=size(mat,1);

 

textStrings = num2str(mat(:),'%0.2f');

textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));

[x,y] = meshgrid(1:num_class);

hStrings = text(x(:),y(:),textStrings(:),'HorizontalAlignment','center');

midValue = mean(get(gca,'CLim'));

textColors = repmat(mat(:) > midValue,1,3);

%改变test的颜色，在黑cell里显示白色

set(hStrings,{'Color'},num2cell(textColors,2)); %# Change the text colors

 

set(gca,'xticklabel',tick,'XAxisLocation','top');

rotateXLabels(gca, 45 );

 

set(gca,'yticklabel',tick);

里面的代码rotateXLabels(gca, 45 );是用来对x轴的label进行旋转的，防止因为太长而重叠，用的是Ben Tordoff写的，自己可以去下载这个function，这里我就不列出来了。

举个例子吧：

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clc;

clear;

figure(1);

mat = rand(6);

draw_cm(mat,{'label_1','label_2','label_3','label_4','label_5','label_6'});

出来的图：

我把这个用Matlab通过分类的label计算混淆矩阵Confusion Matrix并且显示的函数做在了我的代码包中，有用的可以下载：

PG_Curve.zip: Matlab code for computing and visualization: Confusion Matrix, Precision/Recall Curve, ROC, Accuracy, F-Measure etc. for Classification.

只要一句代码就行了，方便。

[confusion_matrix]=compute_confusion_matrix(predict_label,num_in_class,name_class);