混淆矩阵怎么画 matlab？

在MATLAB中，可以使用confusionmat函数来生成混淆矩阵。
  
该函数将真实标签和预测标签作为输入，输出一个混淆矩阵。
  
混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是类别的数量。
  
矩阵的对角线上的元素表示被正确分类的样本数，非对角线上的元素表示被错误分类的样本数。
  
例如，假设有3个类别（A、B和C），使用混淆矩阵函数如下所示: labels_true = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']; labels_pred = ['A', 'C', 'C', 'A', 'B', 'B']; cm = confusionmat(labels_true, labels_pred); 这将输出以下混淆矩阵: 2 0 0 0 1 1 0 1 1 混淆矩阵可以帮助我们了解分类算法的性能，通过观察矩阵的对角线和非对角线元素可以得到分类的准确性和错误率。
  
使用这个矩阵，可以计算分类准确率、召回率、精确率等评估指标。
  
需要注意的是，在使用confusionmat函数之前，需要将标签用数值表示，例如使用整数1、2、3代表不同的类别。