在数据分析和机器学习领域，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。它不仅能展示预测结果与实际值的关系，还能帮助我们快速了解模型的准确性、召回率和精确度。今天，就让我们用MATLAB绘制一个直观又美观的混淆矩阵吧！

第一步，准备好你的数据。通常，混淆矩阵需要两个关键部分：实际标签和预测标签。确保数据格式正确，比如使用`confusionmat`函数可以轻松生成混淆矩阵的基础数据。

💡 示例代码：

```matlab

actual = [1, 2, 1, 2, 1]; % 实际标签

predicted = [1, 2, 1, 1, 2]; % 预测标签

cm = confusionmat(actual, predicted);

```

第二步，利用`heatmap`或`imagesc`函数将数据可视化。通过颜色深浅区分不同类别的误差分布，让结果一目了然。

🎨 美化技巧： 添加颜色条、标注数值以及设置坐标轴名称，使图表更加专业。

最后，保存图像或直接嵌入报告中，为你的项目增添一份科学严谨的视觉效果！✨

📚 小提示：混淆矩阵不仅是工具，更是提升模型表现的起点哦～

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