Matrice de confusion
La matrice de confusion est un outil permettant de visualiser rapidement où se trouvent les erreurs. Les valeurs sur la diagonale indiquent le nombre de points correctement classés par le modèle. Les lignes correspondent aux vraies étiquettes et les colonnes aux prédictions. Ainsi, la valeur se trouvant à la première ligne et seconde colonne donne le nombre de points de la classe 
ayant été classés dans la classe 
par le modèle.
Contents
Calcul de la matrice de confusion
La matrice de confusion se calcule à partir des étiquettes réelles ( testlab ) et prédites ( predict_label ) des données.
Input
- testlab étiquettes réelle, vecteur colonne
- predict_label étiquettes prédites, vecteur colonne de même taille que testlab
- c1 étiquette de la première classe
- c2 étiquette de la seconde classe
Output
- MatConf matrice de confusion
function[MatConf] = matriceConfusion(testlab,predict_label,c1,c2) MatConf = zeros(2,2); MatConf(1,1) = length(find((testlab == c1)&(predict_label==c1))); MatConf(1,2) = length(find((testlab == c1)&(predict_label==c2))); MatConf(2,1) = length(find((testlab == c2)&(predict_label==c1))); MatConf(2,2) = length(find((testlab == c2)&(predict_label==c2))); end