confusion
分類用の混同行列
説明
例
関数 confusion
を使用した simpleclass
データセットの混同行列の生成
この例では、関数 confusion
を使用して simpleclass_dataset
データセットの混同行列を生成する方法を説明します。
simpleclass_dataset
データセットを読み込みます。ネットワークを定義してから、その学習を行います。
[x,t] = simpleclass_dataset; net = patternnet(10); net = train(net,x,t); y = net(x); [c,cm,ind,per] = confusion(t,y)
a3 = 1 2 3 1 2 3 4 5 6 4 5 6 7 7 7 8 8 8 9 9 9 10 10 10
入力引数
targets
— ターゲットの行列
行列
ターゲットの行列。S
行 Q
列の行列として指定します。各列ベクトルは、値 1
を 1 つだけもち、それ以外の要素はすべて 0
です。値が 1
であるインデックスは、そのベクトルが S
個のカテゴリのどれを表しているかを示します。
outputs
— 出力の行列
行列
出力の行列。S
行 Q
列の行列として指定します。各列は、[0,1]
の範囲の値をもちます。列内で値が最も大きい要素のインデックスは、そのベクトルが S
個のカテゴリのどれを表しているかを示します。
出力引数
c
— 混同値
スカラー
誤分類されたサンプルの割合。スカラー値として返されます。
cm
— 混同行列
行列
混同行列。S
行 S
列の混同行列として返されます。cm(i,j)
は、ターゲットが i
番目のクラスで、j
として分類されたサンプルの数です。
ind
— インデックスの配列
cell 配列
インデックスの配列。S
行 S
列の cell 配列として返されます。ind{i,j}
には、ターゲット クラスが i
番目で、出力クラスが j
番目であるサンプルのインデックスが格納されます。
per
— 割合の行列
行列
割合の行列。S
行 4
列の行列として返されます。各行には、i
番目のクラスに関する 4 つの割合がまとめられます。
per(i,1) false negative rate = (false negatives)/(all output negatives) per(i,2) false positive rate = (false positives)/(all output positives) per(i,3) true positive rate = (true positives)/(all output positives) per(i,4) true negative rate = (true negatives)/(all output negatives)
バージョン履歴
R2006a で導入
参考
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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