混淆矩阵编程计算方法
python的混淆矩阵
python的混淆矩阵混淆矩阵是在机器学习领域中用于评估分类模型性能的一种表格。
它以矩阵的形式展示了分类模型在预测过程中真实类别与预测类别之间的对应关系。
在Python中，我们可以使用多种库来计算和可视化混淆矩阵，包括scikit-learn和matplotlib。
首先，我们可以使用scikit-learn库来计算混淆矩阵。
假设我们有真实类别为y_true，预测类别为y_pred的数据，我们可以使用以下代码来计算混淆矩阵：python.from sklearn.metrics import confusion_matrix.import numpy as np.y_true = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1])。
y_pred = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1])。
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)。
print(cm)。
上述代码将打印出计算得到的混淆矩阵。
混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别，因此对角线上的元素表示被正确预测的样本数，非对角线上的元素表示被错误预测的样本数。
接下来，我们可以使用matplotlib库来可视化混淆矩阵。
我们可以使用以下代码来绘制混淆矩阵的热力图：python.import matplotlib.pyplot as plt.import seaborn as sns.sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d")。
plt.xlabel('Predicted')。
plt.ylabel('Actual')。
plt.show()。
上述代码将绘制出混淆矩阵的热力图，其中矩阵的每个单元格中的数字表示对应类别的样本数，颜色的深浅表示样本数的多少。
除了计算和可视化混淆矩阵外，我们还可以从多个角度来解释混淆矩阵。
例如，我们可以计算精确度、召回率、F1分数等指标来更全面地评估分类模型的性能。
三分类混淆矩阵计算matlab
三分类混淆矩阵计算matlab1. 介绍三分类混淆矩阵是在机器学习和统计学中经常使用的一种工具，用于评估分类模型的性能。
在实际应用中，我们经常会遇到多分类的问题，而混淆矩阵可以帮助我们直观地了解分类模型的分类准确度和误差情况。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab来计算三分类混淆矩阵。
2. 数据准备在计算混淆矩阵之前，我们首先需要准备好分类模型的预测结果和真实标签。
假设我们有一个三分类的问题，那么我们的真实标签一般是一个包含三个类别的向量，而预测结果也是一个包含三个类别的向量。
在Matlab中，我们可以使用以下代码来生成一个示例的真实标签和预测结果：```matlabtrue_labels = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]; 真实标签predicted_labels = [1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 2, 1]; 预测结果```3. 计算混淆矩阵计算混淆矩阵是计算分类模型性能的第一步。
在Matlab中，我们可以使用confusionmat函数来计算混淆矩阵。
该函数的输入是真实标签和预测结果，输出是一个三行三列的混淆矩阵，每行代表一个真实类别，每列代表一个预测类别。
以下是使用confusionmat函数计算混淆矩阵的代码:```matlabC = confusionmat(true_labels, predicted_labels); 计算混淆矩阵 disp(C); 显示混淆矩阵```4. 混淆矩阵结果解读当我们得到混淆矩阵之后，我们就可以根据混淆矩阵来评估分类模型的性能。
在混淆矩阵中，每个元素代表了模型将一个类别误分为另一个类别的次数。
通过仔细观察混淆矩阵的结果，我们可以得出模型的准确率、召回率、F1值等性能指标。
我们还可以根据混淆矩阵来调整分类模型的参数，以提高模型的分类准确度。
5. 总结本文介绍了如何使用Matlab来计算三分类混淆矩阵。
通过计算混淆矩阵，我们可以直观地了解分类模型的性能，从而可以根据混淆矩阵来优化分类模型。
关于混淆矩阵
关于混淆矩阵混淆矩阵是用来反映某一个分类模型的分类结果的，其中行代表的是真实的类，列代表的是模型的分类。
如下图，模型（a）中数据集的真实情况是：a类有100个，b类有60个，c类有40个。
模型的结果为：被分为a类的有120个，被分为b类的有60个，被分为c类的有20个。
每个行列的含义是：第一行：a类的100个实例中，有88个被分为a类，有10个被分为b类，有2个被分为c类。
第二行：b类的60个实例中，有14个被分为a类，有40个被分为b类，有6个被分为c类。
其余的以此类推。
这样一来每个混淆矩阵的主对角线就是被正确分类的实例，如88，40，12。
例如下面的题：共和党民主党无党派共和党4221民主党540 3无党派03 4（1）分类的正确率和错误率分别是多少?正确率：（42+40+4）/（42+2+1+5+40+3+0+3+4）=86 / 100 = 86%错误率：1-86%=14%（2）参议院中分别有几名民主党、几名共和党，几名无党派议员?民主：5+40+3=48共和：42+2+1=45无党：0+3+4=7（3）有几名共和党人士被分类到民主党？有几名无党派人士被分类到共和党?2个（第“共和党”行第“民主党”列）。
0个（第“无党派”行第“共和党”列）。
关于lift值lift值的应用：举例来说，如果一个公司对某一个群体进行发传单宣传。
假设有10000人，其中响应（做出回应）的人有1000人，现在构造一个模型，这个模型的执行结果是，选出来4000人，这4000人中有800人是响应（做出回应）的。
这样：最初的比例是：1000 / 10000 = 0.1模型计算后的比例为：800 / 4000 = 0.5那么lift值为：lift = 0.5 / 0.1 = 5Lift值是衡量模型好坏的一个指标，其含义是人群响应比提高的倍数。
例如下面的题：考虑下面混淆矩阵，分别计算模型X与模型Y的Lift，比较哪个模型更好？为什么？模型X计算接受计算拒绝模型Y计算接受计算拒绝接受4654接受4555拒绝22457655拒绝19557945思考方向：Lift的值是“模型计算后的响应比例”和“计算前的响应比例”的比值，所以只要计算前后的响应比例就可以了。
多分类混淆矩阵计算
多分类混淆矩阵计算在计算多分类混淆矩阵之前，我们首先需要了解混淆矩阵是如何构建的。
混淆矩阵的行表示实际的类别，列表示预测的类别。
每个元素(i,j)表示实际类别为i，预测类别为j的样本数量。
下面我们将具体说明多分类混淆矩阵的计算过程：假设我们有n个类别，使用一个大小为nxn的矩阵来表示混淆矩阵。
首先，我们需要将模型的预测结果与实际结果进行比较，并统计每个类别的数量。
1.初始化一个大小为nxn的矩阵，所有元素初始化为0。
2.对于每个样本，将实际类别放在混淆矩阵的行下标为真实类别，列下标为预测类别的位置；统计每个类别的个数。
3.统计每个类别的预测正确数量：-对于每个类别i，将混淆矩阵的第i行的所有元素相加，得到类别i 的预测正确数量。
4.统计每个类别的预测错误数量：-对于每个类别i，将混淆矩阵的第i列的所有元素相加，得到类别i 的预测错误数量。
5.统计总体预测正确的数量：-对于每个类别i，将混淆矩阵的第i行的第i列元素加上总体预测正确的数量。
6.统计总体预测错误的数量：-对于每个类别i，将混淆矩阵的第i行的所有元素相加，去除混淆矩阵的第i列的第i行元素，得到总体预测错误的数量。
计算混淆矩阵后，我们可以使用多个评估指标来量化模型性能，例如准确率、召回率、F1值等。
-准确率：表示正确预测的样本数量与总体样本数量的比例。
计算公式为：准确率=(总体预测正确的数量)/(总体预测正确的数量+总体预测错误的数量)。
-召回率：表示正确预测为其中一类别的样本数量与该类别实际样本数量的比例。
计算公式为：召回率=类别i的预测正确数量/类别i的实际样本数量。
-F1值：综合考虑了准确率和召回率，是一个综合评估指标。
计算公式为：F1值=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率)。
除了上述指标，还可以计算每个类别的精确度和召回率，以更全面地评估模型性能。
-类别i的精确度：表示预测为类别i的样本数量与实际为类别i的样本数量的比例。
计算公式为：类别i的精确度=类别i的预测正确数量/类别i的预测为类别i的数量。
python confusion matrix 结果解读
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中的一种常用工具，特别是在分类问题中。
它可以帮助我们理解模型的表现，特别是在预测各类别时的准确性。
一个混淆矩阵通常是一个n×n 的矩阵，其中n 是类别的数量。
矩阵的每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。
因此，对于二元分类问题，混淆矩阵将是2×2，如下所示：css复制代码[TP, FP; FN, TN]•TP（True Positive）：实际为正例，预测也为正例的数量。
•FP（False Positive）：实际为负例，预测为正例的数量（也称为误报）。
•FN（False Negative）：实际为正例，预测为负例的数量（也称为漏报）。
•TN（True Negative）：实际为负例，预测也为负例的数量。
从混淆矩阵中，我们可以计算一些重要的评估指标：1.精度（Precision）：预测为正例的样本中，实际为正例的比例。
计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)。
2.召回率（Recall）或真阳性率（True Positive Rate）：实际为正例的样本中，预测为正例的比例。
计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)。
3.F1 分数（F1 Score）：精度和召回率的调和平均数，用于综合考虑精度和召回率。
计算公式为：F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision+ Recall)。
4.准确率（Accuracy）：所有样本中，预测正确的比例。
计算公式为：Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。
请注意，混淆矩阵和上述指标对于理解模型性能非常重要，但它们可能不足以全面评估模型。
特别是当数据集不平衡（即一个类别的样本数量远大于另一个类别）时，准确率可能不是一个很好的评估指标。
在这种情况下，精度、召回率和F1 分数可能更有用。
混淆矩阵的计算方法
混淆矩阵的计算方法嘿，咱今儿就来唠唠混淆矩阵的计算方法。
你说这混淆矩阵啊，就像是个神奇的小盒子，里面藏着好多秘密呢！先来说说啥是混淆矩阵。
简单讲，它就是用来评判一个分类模型好不好使的工具。
就好比你要分辨苹果和橘子，混淆矩阵就能告诉你，你到底分得对不对，错又错在哪儿啦。
那咋算呢？假设咱有两类，A 和 B。
第一步，咱得把所有的结果都摆出来，分成真正例、真反例、假正例、假反例这四块。
真正例就是本来就是 A，你也判断成了 A；真反例就是本来是 B，你也判断对了是 B；假正例就是本来是 B，你却当成 A 啦；假反例就是本来是 A，你给弄错成 B 了。
你想想，这是不是就像一场考试啊，答对的题就是真正例和真反例，答错的题就是假正例和假反例呀！然后呢，咱就可以计算各种指标啦。
比如说准确率，就是真正例和真反例的总和除以总数。
这就好比你考试的总分除以题目总数，得到的就是你的准确率嘛。
那召回率呢，就是真正例除以实际的 A 的数量。
就像你找东西，你找回来的占所有该找的东西的比例。
还有 F1 值，这可是个综合的指标呢，就像一个全能选手，结合了准确率和召回率的优点。
你说这混淆矩阵是不是挺有意思的？它就像一个小裁判，能帮我们看清模型的表现到底咋样。
咱可不能小瞧它呀，不然模型出了错都不知道咋回事呢！你再想想，生活中不也有很多类似混淆矩阵的情况吗？比如说你判断一个人的性格，有时候也会弄错呀，这时候就像是混淆矩阵里的错误分类一样。
那我们是不是也得像对待模型一样，好好分析分析，找到问题出在哪儿，然后改进呢？总之啊，混淆矩阵的计算方法虽然看起来有点复杂，但只要咱静下心来，好好琢磨琢磨，就一定能搞明白。
就像解一道难题，刚开始觉得难，等你找到方法了，不就迎刃而解了嘛！咱可不能被它吓住，要勇敢地去探索，去发现它的奥秘呀！你说是不是这个理儿？。
混淆矩阵的计算
混淆矩阵的计算混淆矩阵是机器学习中常用的评估模型性能的工具，它可以帮助我们了解模型的预测结果与真实结果之间的差异。
在分类问题中，混淆矩阵可以将预测结果分为真正例、假正例、真反例和假反例四种情况，从而计算出模型的准确率、召回率、精确率和F1值等指标。
本文将介绍混淆矩阵的计算方法及其应用。
一、混淆矩阵的定义混淆矩阵是一个二维矩阵，用于描述分类模型的预测结果与真实结果之间的关系。
在二分类问题中，混淆矩阵通常由四个元素组成，分别是真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。
其中，真正例表示模型正确地将正例预测为正例的数量，假正例表示模型错误地将反例预测为正例的数量，真反例表示模型正确地将反例预测为反例的数量，假反例表示模型错误地将正例预测为反例的数量。
二、在实际应用中，混淆矩阵的计算通常需要先进行模型预测，然后将预测结果与真实结果进行比较。
以二分类问题为例，假设我们有一个包含n个样本的测试集，其中m个样本为正例，n-m个样本为反例。
我们使用分类模型对测试集进行预测，得到预测结果y_pred和真实结果y_true。
根据y_pred和y_true的取值，我们可以将测试集的样本分为四类，从而得到混淆矩阵的四个元素。
具体而言，我们可以将y_pred和y_true的取值分别表示为0和1，其中0表示反例，1表示正例。
然后，我们可以根据y_pred和y_true的取值将测试集的样本分为四类，如下所示：- TP：y_pred=1，y_true=1，即模型正确地将正例预测为正例的数量；- FP：y_pred=1，y_true=0，即模型错误地将反例预测为正例的数量；- TN：y_pred=0，y_true=0，即模型正确地将反例预测为反例的数量；- FN：y_pred=0，y_true=1，即模型错误地将正例预测为反例的数量。
混淆矩阵算法
混淆矩阵算法混淆矩阵算法是机器学习中常用的一种算法，它可以帮助我们评估分类模型的性能。
在本文中，我们将详细介绍混淆矩阵算法的定义、构成和应用。
一、定义混淆矩阵是一个二维表格，用于对比实际分类和预测分类之间的差异。
它由四个元素组成，分别是真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。
二、构成1. 真正例（True Positive, TP）真正例指被分类器正确地判定为正类的样本数量。
举个例子，如果我们要对肿瘤进行诊断，而某个患者确实患有肿瘤，并且我们的诊断结果也显示该患者存在肿瘤，则该患者就被认为是一个真正例。
2. 假正例（False Positive, FP）假正例指被分类器错误地判定为正类的样本数量。
举个例子，如果我们要对肿瘤进行诊断，而某个患者并没有患有肿瘤，但我们的诊断结果却显示该患者存在肿瘤，则该患者就被认为是一个假正例。
3. 真反例（True Negative, TN）真反例指被分类器正确地判定为负类的样本数量。
举个例子，如果我们要对肿瘤进行诊断，而某个患者并没有患有肿瘤，并且我们的诊断结果也显示该患者不存在肿瘤，则该患者就被认为是一个真反例。
4. 假反例（False Negative, FN）假反例指被分类器错误地判定为负类的样本数量。
举个例子，如果我们要对肿瘤进行诊断，而某个患者确实患有肿瘤，但我们的诊断结果却显示该患者不存在肿瘤，则该患者就被认为是一个假反例。
三、应用混淆矩阵算法可以帮助我们评估分类模型的性能，并计算出一些常用的性能指标。
以下是常见的性能指标：1. 准确率（Accuracy）准确率表示分类器正确预测样本所占比例。
它可以通过下式计算得出：准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)2. 精确率（Precision）精确率表示分类器预测正类中真正例的比例。
混淆矩阵简单例子
混淆矩阵简单例子
混淆矩阵是一个用于评估分类模型性能的工具，它可以展示模型预测结果与实际结果之间的对应关系。
以下是一个简单的混淆矩阵例子：
假设我们有一个二分类问题，有两个类别分别为正类（Positive）和负类（Negative）。
我们的分类器将数据分为四个部分：
1. True Positive（TP）：实际为正类且被分类器正确预测为正类的样本数。
2. False Positive（FP）：实际为负类但被分类器错误预测为正类的样本数。
3. True Negative（TN）：实际为负类且被分类器正确预测为负类的样本数。
4. False Negative（FN）：实际为正类但被分类器错误预测为负类的样本数。
基于上述四个部分，我们可以构建一个混淆矩阵：
预测结果实际为正类实际为负类
:--: :--: :--:
正类 TP FP
负类 FN TN
在这个例子中，假设我们有一个包含100个样本的数据集，其中正类有20个，负类有80个。
经过分类器预测后，得到以下结果：
正类预测为正类：15个（TP）
负类预测为正类：5个（FP）
正类预测为负类：5个（FN）
负类预测为负类：75个（TN）
基于上述结果，我们可以构建混淆矩阵如下：
预测结果实际为正类实际为负类
:--: :--: :--:
正类 15（TP） 5（FP）
负类 5（FN） 75（TN）。
识别准确率混淆矩阵
识别准确率混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的工具，通过它可以直观地看出分类模型的分类准确率、召回率、F1值等评价指标。
一个典型的混淆矩阵如下：
实际类别预测类别
正例（Positive）True Positive (TP)
负例（Negative）False Positive (FP)
在混淆矩阵中，每一行表示实际类别，每一列表示预测类别。
具体来说：
True Positive (TP)：实际为正例，预测也为正例的样本数。
False Positive (FP)：实际为负例，预测为正例的样本数。
False Negative (FN)：实际为正例，预测为负例的样本数。
True Negative (TN)：实际为负例，预测也为负例的样本数。
通过混淆矩阵，我们可以计算出分类模型的分类准确率、召回率、F1值等评价指标。
具体计算方法如下：
分类准确率（Accuracy）：（TP + TN）/ （TP + FP + FN + TN）。
召回率（Recall）：TP / （TP + FN）。
F1值（F1 Score）：2 * （Recall * Precision）/ （Recall + Precision）。
其中，Precision（精确率）可以通过以下公式计算：Precision = TP / （TP + FP）。
通过混淆矩阵和这些评价指标，我们可以全面了解分类模型的性能，并对其进行优化和改进。
计算混淆矩阵范文
计算混淆矩阵范文混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种方法。
它用于比较预测结果和实际结果之间的差异。
混淆矩阵是一个N×N的矩阵，其中N是分类的类别数。
混淆矩阵的构成如下所示：实际类别正类负类预测正类TP（真正类）FP（假正类）类别负类FN（假负类）TN（真负类）其中，TP表示真正类的数量，即模型正确预测为正类的数量；FP表示假正类的数量，即模型错误预测为正类的数量；FN表示假负类的数量，即模型错误预测为负类的数量；TN表示真负类的数量，即模型正确预测为负类的数量。
混淆矩阵可以用于计算多种分类性能指标，如准确率、召回率、精确度和F1-score等。
下面我们以一个二分类问题为例来计算混淆矩阵。
假设我们有200个样本数据，其中100个属于正类，100个属于负类。
我们使用一个二分类模型对这些数据进行分类，并得到如下结果：实际类别：正类正类负类正类负类正类正类负类正类负类正类正类负类正类正类负类正类负类负类负类预测类别：正类正类负类正类负类正类正类正类负类正类正类正类负类正类正类负类正类负类负类负类根据上述实际类别和预测类别的数据，我们可以计算混淆矩阵如下：实际类别正类负类预测正类7（TP）4（FP）类别负类3（FN）6（TN）根据混淆矩阵，我们可以计算准确率、召回率、精确度和F1-score 等指标。
准确率（Accuracy）：表示模型正确预测的样本占总样本的比例。
准确率的计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)在上述例子中，准确率=(7+6)/(7+4+3+6)=13/20=0.65召回率（Recall）：表示正类样本中被正确预测为正类的比例。
召回率的计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)在上述例子中，召回率=7/(7+3)=7/10=0.7精确度（Precision）：表示被预测为正类的样本中实际为正类的比例。
精确度的计算公式为：精确度 = TP / (TP + FP)在上述例子中，精确度=7/(7+4)=7/11=0.636F1-score（F1-Score）：综合考虑了召回率和精确度的指标，用于评估模型的性能。
python 逻辑回归 混淆矩阵
Python逻辑回归混淆矩阵在机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。
它通过建立一个预测模型，将输入特征与对应的类别进行匹配。
混淆矩阵是评估分类算法性能的一种常用方法，它可以直观地展示模型在不同类别上的预测结果。
什么是逻辑回归？逻辑回归是一种二分类算法，用于预测一个事件发生的概率。
它基于线性回归模型，并使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出转换为概率值。
逻辑回归假设输入特征与输出之间存在线性关系，并且将线性输出通过逻辑函数转换为0到1之间的概率值。
如果概率大于或等于一个阈值（通常为0.5），则将样本分类为正例；否则，将其分类为负例。
逻辑回归的应用场景由于逻辑回归简单、计算效率高，并且对数据要求不高，因此在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1.金融领域：例如信用评分、欺诈检测等。
2.医疗领域：例如疾病预测、药物反应预测等。
3.市场营销：例如用户购买行为预测、客户流失预测等。
4.社交网络分析：例如用户分类、推荐系统等。
混淆矩阵混淆矩阵是评估分类算法性能的一种常用方法，它可以展示模型在不同类别上的预测结果。
混淆矩阵是一个二维数组，其中行表示实际类别，列表示预测类别。
以下是一个典型的二分类混淆矩阵：真实类别/预测类别正例负例正例TP FN负例FP TN•TP（True Positive）：实际为正例且被正确预测为正例的样本数。
•FN（False Negative）：实际为正例但被错误地预测为负例的样本数。
•FP（False Positive）：实际为负例但被错误地预测为正例的样本数。
•TN（True Negative）：实际为负例且被正确地预测为负例的样本数。
计算混淆矩阵在Python中，我们可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。
首先，我们需要导入相关的库：from sklearn.metrics import confusion_matrix然后，我们需要准备实际类别和预测类别的两个数组。
python 逻辑回归 混淆矩阵
python 逻辑回归混淆矩阵（最新版）目录1.逻辑回归概述2.混淆矩阵概念及作用3.Python 中实现逻辑回归的方法4.如何使用 Python 绘制混淆矩阵5.总结正文一、逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的线性模型，其输入值为实数，输出值为 0 或 1。
逻辑回归通过计算输入特征与输出概率之间的逻辑斯蒂函数，实现对数据的分类。
在分类问题中，逻辑回归具有广泛的应用，例如文本分类、图像分类等。
二、混淆矩阵概念及作用混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种评估分类模型性能的工具，它可以对分类模型的预测结果进行总结和分析。
混淆矩阵将实际标签与预测标签进行比较，根据比较结果，可以计算出各种分类指标，如准确率、精确率、召回率等。
三、Python 中实现逻辑回归的方法在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库实现逻辑回归。
以下是一个简单的示例：```pythonfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 准备数据data = pd.read_csv("data.csv")X = data.drop("target", axis=1)y = data["target"]# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型model = LogisticRegression(max_iter=10000)model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy:", accuracy)```四、如何使用 Python 绘制混淆矩阵要使用 Python 绘制混淆矩阵，可以使用 matplotlib 库。
matlab计算混淆矩阵
matlab计算混淆矩阵function [confmatrix] = cfmatrix(actual, predict, classlist, per)% CFMATRIX calculates the confusion matrix for any prediction% algorithm that generates a list of classes to which the test% feature vectors are assigned%% Outputs: confusion matrix%% Actual Classes% p n% ___|_____|______|% Predicted p'| | |% Classes n'| | |%% Inputs:% 1. actual / 2. predict% The inputs provided are the 'actual' classes vector% and the 'predict'ed classes vector. The actual classes are the classes% to which the input feature vectors belong. The predicted classes are the% class to which the input feature vectors are predicted to belong to,% based on a prediction algorithm.% The length of actual class vector and the predicted class vector need to% be the same. If they are not the same, an error message is displayed.% 3. classlist% The third input provides the list of all the classes {p,n,...} for which% the classification is being done. All classes are numbers.% 4. per = 1/0 (default = 0)% This parameter when set to 1 provides the values in the confusion matrix% as percentages. The default provides the values in numbers.%% Example:% >> a = [ 1 2 3 1 2 3 1 1 2 3 2 1 1 2 3];% >> b = [ 1 2 3 1 2 3 1 1 1 2 2 1 2 1 3];% >> Cf = cfmatrix(a, b);%% [Avinash Uppuluri: avinash_uv@: Last modified: 08/21/08]% If classlist not entered: make classlist equal to all% unique elements of actualif (nargin < 2)error('Not enough input arguments.');elseif (nargin == 2)classlist = unique(actual); % default values from actualper = 0; % default is numbers and input 1 for percentageelseif (nargin == 3)per = 0; % default is numbers and input 1 for percentageendif (length(actual) ~= length(predict))error('First two inputs need to be vectors with equal size.');elseif ((size(actual,1) ~= 1) && (size(actual,2) ~= 1))error('First input needs to be a vector and not a matrix');elseif ((size(predict,1) ~= 1) && (size(predict,2) ~= 1))error('Second input needs to be a vector and not a matrix');endformat short g;n_class = length(classlist);line_two = '----------';line_three = '_________|';for i = 1:n_classobind_class_i = find(actual == classlist(i));prind_class_i = find(predict == classlist(i));confmatrix(i,i) = length(intersect(obind_class_i,prind_class_i));for j = 1:n_class%if (j ~= i)if (j < i)% observed j predicted iconfmatrix(i,j) = length(find(actual(prind_class_i) == classlist(j)));% observed i predicted jconfmatrix(j,i) = length(find(predict(obind_class_i) == classlist(j)));endendline_two = strcat(line_two,'---',num2str(classlist(i)),'-----');line_three = strcat(line_three,'__________');endif (per == 1)confmatrix = (confmatrix ./ length(actual)).*100;end% output to screendisp('------------------------------------------');disp(' Actual Classes');disp(line_two);disp('Predicted| ');disp(' Classes| ');disp(line_three);for i = 1:n_classtemps = sprintf(' %d ',i);for j = 1:n_classtemps = strcat(temps,sprintf(' | %2.1f ',confmatrix(i,j))); enddisp(temps);clear tempsenddisp('------------------------------------------');调⽤：a=importdata('E:\\actual_label.txt');b=importdata('E:\\predict_label.txt');Cf = cfmatrix(a, b)。
混淆矩阵编程计算方法
误差矩阵（混淆矩阵）评价法基于误差矩阵的分类精度评价方法误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。
参考数据设n为遥感分类精度评价中总的样本数，k为总的分类类别数目，nij为RS中被分为i类而在参考类别中属于j类的样本数目。
则，在RS中被分为i类的样本数目为：ni+=∑nij （j=1~k）参考类别为j的样本数目为：n+j=∑nij （i=1~k）总体精度（overall accuracy）为：OA =（∑nii）/n （i=1~k）生产者精度（producer’s accuracy）为：PAj = njj / n+j用户精度（user’s accuracy）为：UAi = nii / ni+Kappa分析，统计意义上反映分类结果在多大程度上优于随机分类结果，可以用于比较两个分类器的误差矩阵是否具有显著差别。
Kappa分析产生的评价指标被称为K统计值：[转载]erdas分类精度评价三Erdas中的分类精度评价1.打开分类结果（img）2. Classifier >Accuracy Assessment3. Accuracy Assessment窗口中，open >选择分类结果（img）4. View > select viewr选择打开的影像（img）的窗口5. Edit > create /add random point设置Number of points (生成多少个随机点)，select classes，可以选择只在某些类中生成随机点6. Edit >Show Class Values7. View > Show All8.在Reference列中输入该点的参考类别号9. Report > Accuracy Report该报告中有生产者精度，用户精度，总体精度，Kappa等数值。
二分类混淆矩阵的计算
二分类混淆矩阵的计算混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估二分类器的性能的一种工具。
它是一个2x2的矩阵，用来显示分类器对样本分类的结果和真实分类情况之间的差异。
混淆矩阵的计算包括四个指标：真阳性（True Positive，TP）、真阴性（True Negative，TN）、假阳性（False Positive，FP）和假阴性（False Negative，FN）。
下面我们将详细介绍混淆矩阵的计算方法：1.定义：- 真阳性（True Positive，TP）：样本实际为正例，并被分类为正例的数量。
- 真阴性（True Negative，TN）：样本实际为负例，并被分类为负例的数量。
- 假阳性（False Positive，FP）：样本实际为负例，但被分类为正例的数量。
- 假阴性（False Negative，FN）：样本实际为正例，但被分类为负例的数量。
2.举例说明：假设样本总数为1000，其中实际患病的样本有300个，实际健康的样本有700个。
分类器输出结果如下：-预测为患病（正例）的样本有200个。
-预测为健康（负例）的样本有800个。
3.计算混淆矩阵：根据以上信息，我们可以计算混淆矩阵。
- 真阳性（True Positive，TP）：实际为患病的样本中，被正确预测为患病的数量。
即TP = 200。
- 真阴性（True Negative，TN）：实际为健康的样本中，被正确预测为健康的数量。
即TN = 700。
- 假阳性（False Positive，FP）：实际为健康的样本中，被错误预测为患病的数量。
即FP = 100。
- 假阴性（False Negative，FN）：实际为患病的样本中，被错误预测为健康的数量。
即FN = 100。
将这些值填入混淆矩阵格式中，得到以下结果：，实际患病（正例），实际健康（负例----------，-------------------，-----------------预测患病，200，10预测健康，100，704.解读混淆矩阵：通过混淆矩阵，我们可以计算出多个指标来评估分类器的性能：- 精确度（Precision）：针对预测为正例的样本，真实为正例的比例。
混淆矩阵算法
混淆矩阵算法介绍混淆矩阵算法是一种用于评估分类模型性能的方法。
它通过将模型的预测结果与实际标签进行比较，从而计算出不同类别的分类结果的准确性、召回率、精确率等指标。
混淆矩阵算法可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，从而优化模型或者进行模型选择。
混淆矩阵混淆矩阵是一个二维矩阵，其中行表示实际标签，列表示预测结果。
混淆矩阵的每个元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。
通过对混淆矩阵的分析，我们可以得到模型的准确性、召回率、精确率等指标。
准确性准确性是衡量模型分类结果正确性的指标。
它表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
准确性的计算公式为：准确性 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例，TN表示真负例，FP表示假正例，FN表示假负例。
召回率召回率是衡量模型找出正例的能力的指标。
它表示模型正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例。
召回率的计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。
精确率精确率是衡量模型预测为正例的准确性的指标。
它表示模型正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。
精确率的计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。
F1值F1值是综合考虑召回率和精确率的指标。
它是召回率和精确率的调和平均值，用于衡量模型的综合性能。
F1值的计算公式为：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) /(精确率 + 召回率)。
混淆矩阵算法的应用混淆矩阵算法可以应用于各种分类任务中，包括文本分类、图像分类等。
通过分析混淆矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的表现，从而优化模型或者进行模型选择。
以下是混淆矩阵算法在文本分类任务中的应用流程：1.数据预处理：对文本进行分词、去除停用词等处理。
2.特征提取：将文本转换为向量表示，例如使用词袋模型或者TF-IDF等方法。
3.模型训练：选择合适的分类模型进行训练，例如朴素贝叶斯、支持向量机等。
混淆矩阵的计算
混淆矩阵的计算混淆矩阵是机器学习中常用的评估模型性能的工具。
它是一个二维矩阵，用于比较模型预测结果和实际结果之间的差异。
混淆矩阵的计算可以帮助我们了解模型的准确性、召回率、精确率等指标，从而更好地评估模型的性能。
混淆矩阵的计算基于四个指标：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。
其中，真正例指的是模型正确预测为正例的样本数，假正例指的是模型错误地将负例预测为正例的样本数，真反例指的是模型正确预测为负例的样本数，假反例指的是模型错误地将正例预测为负例的样本数。
混淆矩阵的计算可以通过以下步骤完成：1. 首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
2. 在测试集上运行模型，并将预测结果与实际结果进行比较。
根据预测结果和实际结果，我们可以计算出TP、FP、TN和FN的数量。
3. 根据TP、FP、TN和FN的数量，我们可以构建混淆矩阵。
混淆矩阵的行表示实际结果，列表示预测结果。
例如，如果实际结果为正例，预测结果也为正例，则在混淆矩阵的第一行第一列上加1。
4. 根据混淆矩阵，我们可以计算出模型的准确性、召回率、精确率等指标。
准确性指的是模型正确预测的样本数占总样本数的比例，召回率指的是模型正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例，精确率指的是模型正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。
混淆矩阵的计算可以帮助我们更好地了解模型的性能，从而优化模型。
例如，如果模型的召回率较低，我们可以通过调整模型参数或增加训练数据来提高召回率。
同时，混淆矩阵的计算也可以帮助我们选择最优的模型。
在比较多个模型时，我们可以通过比较它们的混淆矩阵来选择最优的模型。
混淆矩阵的计算是机器学习中非常重要的一部分。
它可以帮助我们评估模型性能、优化模型和选择最优的模型。
aes 的列混淆矩阵
aes 的列混淆矩阵AES的列混淆矩阵AES（Advanced Encryption Standard）是一种对称加密算法，被广泛应用于数据加密和保护领域。
AES算法的核心是四个操作：字节替换、行移位、列混淆和轮密钥加。
其中，列混淆是AES算法中非常重要的一步，它通过一种特殊的矩阵运算来增强加密的安全性。
列混淆矩阵是一个4x4的矩阵，它的作用是将每一列的数据进行混淆，从而增加加密的难度。
列混淆矩阵的构造是基于有限域GF(28)上的矩阵运算，其中GF(28)是一个有限域，它包含了256个元素，每个元素都可以表示为一个8位二进制数。
列混淆矩阵的构造是通过一种特殊的算法来实现的，这个算法被称为列混淆变换。
列混淆变换的基本思想是将每一列的数据进行一系列的矩阵运算，从而得到一个新的列。
这个新的列就是列混淆矩阵的一列。
列混淆变换的具体步骤如下：1. 将每一列的数据看作一个多项式，其中多项式的系数就是每个字节的值。
2. 将每个多项式乘以一个固定的多项式c(x)，这个多项式是一个8次多项式，它的系数是固定的。
3. 将每个多项式对一个固定的多项式m(x)取模，这个多项式是一个4次多项式，它的系数也是固定的。
4. 将每个多项式的系数按照从高到低的顺序排列，得到一个新的列。
通过这样的一系列矩阵运算，就可以得到一个新的列，这个新的列就是列混淆矩阵的一列。
列混淆矩阵的构造是非常复杂的，但是它可以有效地增强AES算法的安全性。
列混淆矩阵的作用是将每一列的数据进行混淆，从而增加加密的难度。
由于AES算法是一个迭代的加密算法，每一轮加密都会使用列混淆矩阵来混淆数据。
这样，每一轮加密都会增加加密的难度，从而使得攻击者更难破解加密数据。
列混淆矩阵的构造是基于有限域GF(28)上的矩阵运算，这个有限域是一个非常重要的数学概念。
有限域是一种特殊的数学结构，它包含了有限个元素，并且满足一些特定的性质。
在密码学中，有限域被广泛应用于加密算法的设计和分析中。
归一化混淆矩阵
归一化混淆矩阵归一化混淆矩阵（Normalized Confusion Matrix）是机器学习中的一个重要概念。
它是混淆矩阵（Confusion Matrix）上的每个项除以相应行的总和的矩阵。
它能帮助我们更好地评估分类器的性能。
在本文中，我们将介绍归一化混淆矩阵的基本概念、计算方法以及如何利用它们进行性能评估。
一、混淆矩阵混淆矩阵是用于评估分类器的性能的矩阵。
它可以将真实的分类结果与分类器的预测结果进行比较。
混淆矩阵是由四个重要指标组成的矩阵，它们分别是真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真反例（True Negative）和假反例（False Negative）。
其中，真正例指分类器正确地将正例分类为正例的数量，假正例则指分类器错误地将负例分类为正例的数量，真反例指分类器正确地将负例分类为负例的数量，假反例则指分类器错误地将正例分类为负例的数量。
分类器的性能可以通过这些指标的值来评估。
二、归一化混淆矩阵归一化混淆矩阵是归一化后的混淆矩阵。
它是在混淆矩阵的基础上进行归一化后的结果，能够更好地表示分类器的性能。
在归一化混淆矩阵中，每个项都除以所在行的总和，这表示每类数据在混淆矩阵中所占比例。
例如，归一化混淆矩阵的第一行指的是所有真实标签为第一类的数据在预测时被分类为第一类、第二类、第三类及其它类的概率。
归一化混淆矩阵可以更好地表示误差类别之间的相对大小，同时允许对分类器性能进行更精确的比较。
三、计算归一化混淆矩阵计算归一化混淆矩阵的过程与计算混淆矩阵的过程基本相同，只需要对混淆矩阵的每个项进行归一化即可。
以二分类问题为例，我们可以通过以下公式计算归一化混淆矩阵：其中，TP、FP、TN和FN分别为混淆矩阵的四个指标，P和N分别为真实标签为正类和负类的数据数量。
四、应用归一化混淆矩阵应用归一化混淆矩阵可以更好地评估分类器性能。
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误差矩阵（混淆矩阵）评价法基于误差矩阵的分类精度评价方法误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。
参考数据设n为遥感分类精度评价中总的样本数，k为总的分类类别数目，nij为RS中被分为i类而在参考类别中属于j类的样本数目。
则，在RS中被分为i类的样本数目为：ni+=∑nij （j=1~k）参考类别为j的样本数目为：n+j=∑nij （i=1~k）总体精度（overall accuracy）为：OA =（∑nii）/n （i=1~k）生产者精度（producer’s accuracy）为：PAj = njj / n+j用户精度（user’s accuracy）为：UAi = nii / ni+Kappa分析，统计意义上反映分类结果在多大程度上优于随机分类结果，可以用于比较两个分类器的误差矩阵是否具有显著差别。
Kappa分析产生的评价指标被称为K统计值：[转载]erdas分类精度评价三Erdas中的分类精度评价1.打开分类结果（img）2. Classifier >Accuracy Assessment3. Accuracy Assessment窗口中，open >选择分类结果（img）4. View > select viewr选择打开的影像（img）的窗口5. Edit > create /add random point设置Number of points (生成多少个随机点)，select classes，可以选择只在某些类中生成随机点6. Edit >Show Class Values7. View > Show All8.在Reference列中输入该点的参考类别号9. Report > Accuracy Report该报告中有生产者精度，用户精度，总体精度，Kappa等数值。
对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和用户精度。
1、混淆矩阵（ConfusionMatrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。
混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。
混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。
2、总体分类精度（Overall Accuracy）: 等于被正确分类的像元总和除以总像元数，地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。
被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。
像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。
3、Kappa系数：是另外一种计算分类精度的方法。
它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。
4、错分误差：指被分为用户感兴趣的类，而实际上属于另一类的像元，错分误差显示在混淆矩阵的行里面。
5、漏分误差：指本属于地表真实分类，但没有被分类器分到相应类别中的像元数。
漏分误差显示在混淆矩阵的列里。
6、制图精度：指假定地表真实为A类，分类器能将一幅图像的像元归为A的概率7、用户精度：指假定分类器将像元归到A类时，相应的地表真实类别是A的概率。
在ENVI中，选择主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix->Using Ground Truth ROIs。
将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。
点击ok后选择报表的表示方法（像素和百分比），就可以得到精度报表。
对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。
有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。
对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。
混淆矩阵中的几项评价指标计算方法，如下：l总体分类精度等于被正确分类的像元总和除以总像元数。
被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy = (1849/2346)78.8150%。
lKappa系数它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。
l错分误差指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。
本例中，林地有419个真实参考像元，其中正确分类265，12个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为12/419=2.9%。
l漏分误差指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。
如在本例中的耕地类，有真实参考像元465个，其中462个正确分类，其余3个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差为3/465=0.6%l制图精度是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。
如本例中林地有419个真实参考像元，其中265个正确分类，因此林地的制图精度是265/419=63.25%。
l用户精度是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A类的像元总数（混淆矩阵中A类行的总和）比率。
如本例中林地有265个正确分类，总共划分为林地的有277，所以林地的用户精度是265/277=95.67%。
首先你做分类的时候要选好分类的地区影像，一般要求要有地面数据支持，也就是说要知道你待分类的影像的地物类别，这样在你的分类完成后才可能评价你的分类精度，分类精度的评价一般是用混淆矩阵来评价，从混淆矩阵中算出总精度和Kappa系数就可作为分类精度了。
分类的精度，一般两种方法，实地调查；高分辨率的影像检验低分辨率影像的分类。
%混淆矩阵（confusion matrix）:是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
%通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。
clear,clc;disp('-----------------------------------------程序运行部分------------------------------------------')a= [1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 ]; %1、2、3代表三个分类，假如分别比作林地，田地，草地，a矩阵是实际的分类值b= [1 1 1 1 2 3 2 1 2 2 3 3 1 3 3 2 ]; %b矩阵为模型计算所得的分类值disp('混淆矩阵：')c=confusionmat(a,b) %由通过confusionmat函数，计算得到的混淆矩阵可见%总体分类精度等于被正确分类的像元总和除以总像元数。
被正确分类的像元数目沿着%混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数h_s=size(c,1); %混淆矩阵行数值ZQ_h=0;for i=1:h_sZQ_h=ZQ_h+c(i,i) ; %混淆矩阵的对角线求和endQb_h=sum(c(:)); %总像元数disp('总体分类精度（Overall Accuracy）：')Q_A=ZQ_h/Qb_h %总体分类精度% Kappa系数，它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，%再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去%某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果H=sum(c,2); %混淆矩阵各行求和得到一个列向量b_h=0;L=sum(c); %混淆矩阵各列求和得到一个行向量for i=1:h_sb_h=b_h+H(i,1)*L(1,i) ; %某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之和K_a=(Qb_h*ZQ_h-b_h)/(Qb_h^2-b_h) ; %由公式求得 Kappa系数enddisp('Kappa系数：')K_a %错分误差（Commission）指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元for i=1:h_sC_n(1,i)=L(1,i)-c(i,i); %其他类别错分为该类别的总和endfor i=1:h_sCo_n(1,i)=C_n(1,i)/L(1,i); %错分误差，其他类别错分为该类别的总和与总划为该类别的总和之比enddisp('错分误差:')Co_n %漏分误差（Omission）指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元%数与真实参考总数（混淆矩阵中A 类行的总和）的比率for i=1:h_sO_n(i,1)=H(i,1)-c(i,i);endfor i=1:h_sOi_n(1,i)=O_n(i,1)/H(i,1) ; %漏分误差enddisp('漏分误差:')Oi_n %制图精度（Prod.Acc）是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类%真实参考总数（混淆矩阵中A类行的总和）的比率for i=1:h_sj_d(1,i)=c(i,i)/H(i,1);enddisp('制图精度:')j_d %用户精度,是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A类的像元%总数（混淆矩阵中A类列的总和）比率L=sum(c) ;for i=1:h_sy_h(1,i)=c(i,i)/L(1,i);enddisp('用户精度:')y_h[filename,filepath]=uiputfile('*.xls','请选择要保存到的文件...'); %事先要建个xls的文件str=[filepath filename]; xlswrite('shuchujieguo',zuobiao);% save 'b.xls' B -ascii。