MATLAB中plotconfusion函数的应用

简介：
在MATLAB环境中，plotconfusion函数被用于评估神经网络的性能。这种可视化工具通过混淆矩阵的形式展示了预测结果与实际标签之间的关系。混淆矩阵作为一种评估分类模型效果的重要工具，在学术界的研究文献中具有广泛的应用。作为一名正在攻读硕士学位的学生，在撰写我的首篇学术论文时，我决定探索并应用混淆矩阵这一工具来评估神经网络分类任务中的灵敏度。具体的研究内容可参考官方文档中的详细说明：https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/plotconfusion.html#docset。 关于混淆矩阵的介绍，在这种图表中，行对应于预测类（输出），列对应于真实类（目标）。对角线单元格代表正确分类的观测值数量及其比例。而非对角线单元格则表示被错误分类的观察结果的数量及其占比。在每个单元格内，不仅展示了具体数值，还标注了占总对象数量的比例信息。