matlab实现混淆矩阵评价指标（精度，召回率，F1分数） MATLAB

声明：转自https://blog.csdn.net/TIME_LEAF/article/details/83443908
混淆矩阵的分析直接参考https://blog.csdn.net/guomutian911/article/details/78396399
个人感觉写的简洁明了的一篇博文，适合初学。
一、混淆矩阵的评价指标
【matlab实现混淆矩阵评价指标（精度，召回率，F1分数）】记录一下，在学习用SVM分类时，需要对分类结果进行评价，光有正确率是不够的，所以就使用了混淆矩阵。原理的话，很多博客上都有，但为了便于理解程序，就简单讲一下。
结合程序，我们的类别是（-1,1），在Matlab中，类别是按照值的大小排的，即-1在前。但为了更加直观明了，解释理论的时候依然是1为正类。

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TP:真正，“T”，分类正确，“P”，预测为正
FP:假正，“F”，分类错误，“P”，预测为正
FN:假负，“F”，分类错误，“N”，预测为负
TN:真负，“T”，分类正确，“N”，预测为负
评价指标：
Precision 精确率：被正确分类的正样本数占所有被分成正样本数的比例

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Recall 召回率：被正确分类的正样本数占正样本总数的比例

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F1值：基于精确率和召回率的调和平均值

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根据公式，我们可以写出代码：

clc clear all % 真实类别 real_label = [1, 1, -1, -1, -1]; % 预测类别 predict_label = [1, 1, -1, -1, 1]; % 利用“confusionmat”可以直接产生混淆矩阵，不过-1在前，1在后 [A,~] = confusionmat(real_label,predict_label); % 计算-1类的评价值 c1_precise = A(1,1)/(A(1,1) + A(2,1)); c1_recall = A(1,1)/(A(1,1) + A(1,2)); c1_F1 = 2 * c1_precise * c1_recall/(c1_precise + c1_recall); % 计算1类的评价值 c2_precise = A(2,2)/(A(1,2) + A(2,2)); c2_recall = A(2,2)/(A(2,1) + A(2,2)); c2_F1 = 2 * c2_precise * c2_recall/(c2_precise + c2_recall);

二、混淆矩阵的分析
假定一个实验有 P个positive实例，在某些条件下有 N 个negative实例。那么上面这四个输出可以用下面的偶然性表格（或混淆矩阵）来表示：