如何将指数形式的混淆矩阵中显示的值固定为范式

混淆矩阵是在机器学习和数据分类任务中常用的评估工具，用于衡量分类模型的性能。指数形式的混淆矩阵中显示的值固定为范式，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：
导入所需的库和模块：
创建混淆矩阵：
创建混淆矩阵：
计算混淆矩阵的范式：
计算混淆矩阵的范式：
显示范式混淆矩阵：
显示范式混淆矩阵：

范式混淆矩阵显示了每个类别的分类准确率，范围在0到1之间。较高的值表示模型在该类别上的分类效果较好。

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机器学习-07-分类回归和聚类算法评估函数

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Come On！决策树算法！

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1.1、更改刻度值位置和标签创建 x，将其指定为200个介于-10 和10之间的线性间隔值，创建x的余弦函数 y，绘制数据图。...1.3、更改刻度标签格式创建针状图并将沿 y 轴的刻度标签值显示为美元值。...例如，使用 '%.1f' 在 x 轴刻度标签中显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 轴刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号的 Unicode 字符。...linear' Exponent: 0 TickValues: [0 5 10 15] TickLabelFormat: '%.1f' 1.5、使用标尺对象控制指数标签中的值...将 Z 定义为从 peaks 函数返回的矩阵。 Z = peaks(100); 对 Z 中的最小和最大数据值四舍五入取整，并分别将这些值存储到 zmin 和 zmax 中。

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