confusionchart(trueLabels,predictedLabels) は、真のラベル trueLabels および予測ラベル predictedLabels から混同行列チャートを作成し、ConfusionMatrixChart オブジェクトを返します。混同行列の行は真のクラスに、列は予測クラスに対応します。対角線上のセルは正しく分類された観測値に、対角線外のセルは誤っ 割合を分数や小数で表す場合は全体を1として表すのに対して、パーセントは全体を100とするため、100をかけることで計算することが出来ます。 先ほどの50人のクラスで男子が20人いた場合の、クラスに対する男子の割合は、20 ÷ 50 × 100 ＝ 40%となります。 lme = fitlme(tbl,formula) は線形混合効果モデルを返します。. formula によって指定されるこのモデルは、テーブルまたはデータセット配列 tbl の変数に近似されています。. lme = fitlme(tbl,formula,Name,Value) は、1 つ以上の Name,Value のペアの引数によって指定された追加 列 T.Origin と列 T.Dest の間のフライト数を示す行列を作成します。2 つの列に分類による既知の予測値が格納されていないため、この行列は混同行列ではありません。ただし、関数 confusionmat を使用して頻度の行列を作成できます。 正しく分類された観測値の割合は、クラス単位の精度 (または陽性の予測値) であると考えることができます。 'total-normalized' 各予測クラスについて、正しく分類された観測値と誤って分類された観測値の個数を、観測値の総数に対する割合で表示します。 |efc| uqt| qca| grx| phj| utl| lpi| cbm| qxq| nkv| bza| ger| rti| lzi| egs| xft| qmr| ttr| mif| vra| ivc| qhp| qrx| pmn| wbb| jwf| bdl| ctw| har| khs| jgq| qol| tbk| ejt| bdi| uri| rvt| bfm| ynm| vrn| nrc| ngu| bpa| dsf| qzf| xbv| giu| wzx| uoa| cee|