Matlab中混淆矩阵的最小和最大值

在Matlab中，混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。混淆矩阵的最小值和最大值可以提供关于分类模型性能的一些重要信息。

最小值：混淆矩阵的最小值表示分类模型在预测过程中最差的性能。通常情况下，最小值出现在混淆矩阵的对角线之外，表示模型对某些类别的预测效果较差。最小值越小，说明模型的分类性能越差。

最大值：混淆矩阵的最大值表示分类模型在预测过程中最好的性能。最大值通常出现在混淆矩阵的对角线上，表示模型对某些类别的预测效果较好。最大值越大，说明模型的分类性能越好。

混淆矩阵的最小值和最大值可以帮助我们评估分类模型的性能，并且可以根据这些值来调整模型的参数或者选择其他算法来提高分类准确率。

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