plotconfusion
분류 혼동행렬 플로팅
구문
설명
plotconfusion(
는 실제 레이블 targets
,outputs
)targets
와 예측 레이블 outputs
의 혼동행렬을 플로팅합니다. 레이블을 categorical형 벡터로 지정하거나 1-of-N(one-hot) 형식으로 지정합니다.
팁
plotconfusion
은 categorical형 레이블에는 권장되지 않습니다. confusionchart
를 대신 사용하십시오.
혼동행렬 플롯에서 행은 예측 클래스(출력 클래스)에 해당하고 열은 실제 클래스(목표 클래스)에 해당합니다. 주대각선 상에 있는 셀은 올바르게 분류된 관측값에 해당합니다. 주대각선 바깥의 셀은 오분류된 관측값에 해당합니다. 각 셀에는 관측값의 개수와 관측값의 총 개수의 비율이 모두 표시됩니다.
플롯의 오른쪽 끝에 있는 열에는 각각의 클래스에 속한다고 예측된 표본 중 바르게 분류된 예와 오분류된 예의 백분율이 표시됩니다. 이러한 메트릭들을 각각 정밀도(양성예측도)와 오발견율이라고 부릅니다. 플롯 하단에 있는 행에는 올바르게 분류된 클래스와 잘못 분류된 클래스에 속하는 모든 표본의 백분율이 표시됩니다. 이러한 메트릭들은 각각 재현율(참양성률) 그리고 거짓음성률이라고 부릅니다. 플롯 오른쪽 하단에 있는 셀에는 전반적인 정확도가 표시됩니다.
plotconfusion(targets1,outputs1,name1,targets2,outputs2,name2,...,targetsn,outputsn,namen)
은 Figure 1개에 여러 개의 혼동행렬을 플로팅하고 각 플롯의 제목 시작 부분에 name
인수를 추가합니다.
예제
입력 인수
버전 내역
R2008a에 개발됨