使用confusionmat函数生成的混淆矩阵的大小不对，为什么？

Question

我正在使用比利时交通标志数据集在MATLAB中处理交通标志识别码。可以找到此数据集here。

数据集由训练数据和测试数据（或评估数据）组成。

我使用VL_feat库中的VL_HOG函数调整了给定图像的大小并提取了HOG功能。

然后，我使用训练数据集中的所有符号训练了一个多类SVM。训练集内有 62 类别（即不同类型的交通标志）和4577帧。

我使用fitcecoc函数来获取分类器。

在训练多类SVM后，我想使用测试数据测试分类器性能，并分别使用predict和confusionmat函数。

由于某种原因，返回的混淆矩阵的大小是53乘53而不是62乘62。

为什么混淆矩阵的大小与类别数不同？

Answer 1

测试数据集中的某些文件夹为空，导致MATLAB跳过了混淆矩阵中的那些行和列。