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confusion

分類の混同行列

構文

[c,cm,ind,per] = confusion(targets,outputs)

説明

[c,cm,ind,per] = confusion(targets,outputs) は、次の値を取ります。

targets

SQ 列の行列。各列ベクトルには値 1 が 1 つ含まれ、他のすべての要素は 0 です。1 である要素のインデックスは、そのベクトルが S 個のうちどのカテゴリを表しているかを示します。

outputs

SQ 列の行列。各列には、[0,1] の範囲の値が含まれます。列の最大要素のインデックスは、そのベクトルが S 個のうちどのカテゴリを表しているかを示します。

これは、次の値を返します。

c

混同値 = 誤分類された標本の割合

cm

SS 列の混同行列。cm(i,j) は、そのターゲットが j に分類されている i 番目のクラスである標本の数

ind

SS 列の cell 配列。ind{i,j} は、ターゲット クラスが i 番目で、出力クラスが j 番目である標本のインデックスを含む

per

S4 列の行列。各行は i 番目のクラスに関連付けられた 4 つの比率の概要

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)

[c,cm,ind,per] = confusion(TARGETS,OUTPUTS) は、次の値を取ります。

targets

メンバーシップを表す、値が 1 または 0 である 1Q 列のベクトル

outputs

区間 [0,1] の値から成る SQ 列の行列。0.5 以上の値は、クラス メンバーシップを示す

これは、次の値を返します。

c

混同値 = 誤分類された標本の割合

cm

22 列の混同行列

ind

22 列の cell 配列。ind{i,j} は、ターゲットが 1 または 0 で、出力が 0.5 以上または 0.5 未満の標本のインデックスを含む

per

24 列の行列。i 番目の行はそれぞれ、クラス内およびクラス外に対する偽陰性、偽陽性、真陽性、および真陰性の比率を表す

[x,t] = simpleclass_dataset;
net = patternnet(10);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
[c,cm,ind,per] = confusion(t,y)
R2008a で導入