matlab 分类学习工具箱 Classification Learner的使用及导出其生成的图，混淆矩阵confusion matrix的画法

声明：转自https://blog.csdn.net/qq_27914913/article/details/71436838

https://blog.csdn.net/evil_xue/article/details/89765890

在matlab中，既有各种分类器的训练函数，比如“fitcsvm”，也有图形界面的分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。接下来讲讲如何使用。

一、使用

hFigs = findall(groot,'type','figure');

导出图像句柄，再生成图，可以使用saveas来导出pdf或者eps等格式的图片，

saveas(hFigs,'Confusion Matrix.pdf');

注意：如果在工作区出现了一个2X1或者3X1的figure hfigs，是因为界面中同时打开了2张或者3张图，需要将其余不需要的图关闭，仅保留需要处理的一张图即可。对于生成的roc曲线图、Confusion Matrix图处理方式相同。
另外，saveas后出现这种情况：图形对于页面而言太大，将被剪切，是因为：
saveas默认是以a4的大小输出的，可以调整图为a3,或者a2,a1,a0，即在saveas之前，输入
```
set(hFigs,'PaperType','a3');
```

感谢https://blog.csdn.net/yq_forever/article/details/85264920#comments的分享。

但现在仍有一个问题，对于39×39的大型矩阵，只有颜色显示，无法显示具体的结果，是否可以将混淆矩阵中计算得到的具体结果导出？如果直接使用工具箱生成的code来计算结果，得到是所有结果的平均值，也无法获取中间过程结果。

1、以下是matlab中给出的混淆矩阵计算方式

%Compute the confusion matrix using stratified 10-fold cross validation:

clear;
load('fisheriris');
y = species;
X = meas;
order = unique(y); % Order of the group labels
cp = cvpartition(y,'k',10); % Stratified cross-validation

f = @(xtr,ytr,xte,yte)confusionmat(yte,...
classify(xte,xtr,ytr),'order',order);

cfMat = crossval(f,X,y,'partition',cp);
cfMat = reshape(sum(cfMat),3,3)

2、常规混淆矩阵的画法，可以，- 保存混淆矩阵文本文件 - matlab中使用imagesc命令

例如：[mat,order] = confusionmat(actual,predicted);%生成混淆矩阵，或者rand(10,10) %以一个随机生成的矩阵为例

imagesc(mat)；%生成图查看矩阵的结果，可以添加colorbar给出图例
colormap(flipud(gray)); %或者将彩色的图转化为黑白灰的图，higher values are black and lower values are white

but无法获得predicted

注：还可以直接使用plotconfusion函数绘制混淆矩阵，函数的3种用法

plotconfusion(targets,outputs)
plotconfusion(targets,outputs,name)
plotconfusion(targets1,outputs1,name1,targets2,outputs2,name2,...,targetsn,outputsn,namen)

详细参考官方解释https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ref/plotconfusion.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

关于混淆矩阵画法的有很多，具体参考：

https://blog.csdn.net/dujiahei/article/details/80789945

https://blog.csdn.net/xuyingjie125/article/details/78417760

(7.26补充：上述问题在耐心看完全部程序之后解决了，可以在工具箱generate code后输出参数添加response,validationPredictions，或者直接修改导出的模型code）

% Perform cross-validation
partitionedModel = crossval(trainedClassifier.ClassificationKNN, 'KFold', 10);% Compute validation accuracy
validationAccuracy = 1 - kfoldLoss(partitionedModel, 'LossFun', 'ClassifError');% Compute validation predictions and scores
[validationPredictions, validationScores] = kfoldPredict(partitionedModel);%plot confusion matrix
[cfmat,order] = confusionmat(response,validationPredictions);
imagesc(cfmat);
colormap(flipud(gray));

另外，在https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/280897-exporting-roc-curve-and-confusion-matrix-computation-code-from-the-classification-learner-app?s_tid=answers_rc1-1_p1_Topic也验证了想法

CONFUSION MATRIX

C = confusionmat(response,validationPredictions);
CP = classperf(response,validationPredictions);

ROC CURVE:

[X,Y,T,AUC,OPTROCPT,SUBY,SUBYNAMES] = perfcurve(response,validationScores(:,1),'PositiveClass');
figure, plot(X,Y,OPTROCPT(1),OPTROCPT(2),'r*');

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一、使用

1、启动：

2、导入数据：

3、选择分类器：

4、训练结果：

5、样本预测

二、导出 Classification Learner生成的图

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